論文の概要: POEM: Reconstructing Hand in a Point Embedded Multi-view Stereo
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04038v1
- Date: Sat, 8 Apr 2023 15:14:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-11 18:04:41.597811
- Title: POEM: Reconstructing Hand in a Point Embedded Multi-view Stereo
- Title（参考訳）: 詩:多視点ステレオの点埋め込みによる手再建
- Authors: Lixin Yang, Jian Xu, Licheng Zhong, Xinyu Zhan, Zhicheng Wang, Kejian
Wu, Cewu Lu
- Abstract要約: マルチビューステレオに埋め込まれた3Dポインツを動作させて手メッシュを再構築する,POEMという新しい手法を提案する。
そこで本手法は,複雑な3Dハンドメッシュを,1)多視点ステレオに埋め込まれた3Dポイントの集合で表現し,2)多視点画像から特徴を引き出す,3)手を取り囲む,という,シンプルで効果的なアイデアを念頭に置いている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.65231692599631
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Enable neural networks to capture 3D geometrical-aware features is essential
in multi-view based vision tasks. Previous methods usually encode the 3D
information of multi-view stereo into the 2D features. In contrast, we present
a novel method, named POEM, that directly operates on the 3D POints Embedded in
the Multi-view stereo for reconstructing hand mesh in it. Point is a natural
form of 3D information and an ideal medium for fusing features across views, as
it has different projections on different views. Our method is thus in light of
a simple yet effective idea, that a complex 3D hand mesh can be represented by
a set of 3D points that 1) are embedded in the multi-view stereo, 2) carry
features from the multi-view images, and 3) encircle the hand. To leverage the
power of points, we design two operations: point-based feature fusion and
cross-set point attention mechanism. Evaluation on three challenging multi-view
datasets shows that POEM outperforms the state-of-the-art in hand mesh
reconstruction. Code and models are available for research at
https://github.com/lixiny/POEM.
- Abstract（参考訳）: マルチビューベースの視覚タスクでは,3次元幾何学的特徴を捉えるニューラルネットワークの実現が不可欠である。
従来の手法は通常、マルチビューステレオの3D情報を2D機能にエンコードする。
これとは対照的に,マルチビューステレオに埋め込まれた3Dポインツを直接操作してハンドメッシュを再構築する,POEMという新しい手法を提案する。
ポイントは3D情報の自然な形態であり、異なるビューに異なる投影があるため、ビュー間で特徴を融合させる理想的な媒体である。
したがって、複雑な3Dハンドメッシュを3Dポイントの集合で表現できるという、シンプルで効果的なアイデアを念頭に置いている。
1)はマルチビューステレオに埋め込まれる。
2)多視点画像の特徴を持ち、
3) 手を囲む。
ポイントのパワーを活用するために,ポイントベースの特徴融合とクロスセットポイントアテンション機構という2つの操作を設計する。
3つの挑戦的なマルチビューデータセットの評価は、POEMが手メッシュ再構築の最先端よりも優れていることを示している。
コードとモデルはhttps://github.com/lixiny/POEMで研究することができる。
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