論文の概要: gSDF: Geometry-Driven Signed Distance Functions for 3D Hand-Object Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11970v1
• Date: Mon, 24 Apr 2023 10:05:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-25 15:21:29.836922
• Title: gSDF: Geometry-Driven Signed Distance Functions for 3D Hand-Object Reconstruction
• Title（参考訳）: gsdf:3次元ハンドオブジェクト再構成のための幾何駆動符号付き距離関数
• Authors: Zerui Chen, Shizhe Chen, Cordelia Schmid, Ivan Laptev
• Abstract要約: 我々は手の構造を利用してSDFによる形状復元の指導を行う。 我々は、ポーズ変換のキネマティック連鎖を予測し、SDFを高調波ハンドポーズと整列させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.46581592405066
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Signed distance functions (SDFs) is an attractive framework that has recently shown promising results for 3D shape reconstruction from images. SDFs seamlessly generalize to different shape resolutions and topologies but lack explicit modelling of the underlying 3D geometry. In this work, we exploit the hand structure and use it as guidance for SDF-based shape reconstruction. In particular, we address reconstruction of hands and manipulated objects from monocular RGB images. To this end, we estimate poses of hands and objects and use them to guide 3D reconstruction. More specifically, we predict kinematic chains of pose transformations and align SDFs with highly-articulated hand poses. We improve the visual features of 3D points with geometry alignment and further leverage temporal information to enhance the robustness to occlusion and motion blurs. We conduct extensive experiments on the challenging ObMan and DexYCB benchmarks and demonstrate significant improvements of the proposed method over the state of the art.
• Abstract（参考訳）: 符号付き距離関数(SDF)は、画像から3次元形状を復元する有望な結果を最近示した魅力的なフレームワークである。 SDFは異なる形状の分解やトポロジーにシームレスに一般化するが、基礎となる3次元幾何学の明確なモデリングは欠如している。 本研究では手の構造を利用してSDFによる形状復元の指導を行う。 特に,単眼のRGB画像から手と操作対象の再構成に対処する。 この目的のために,手と物体のポーズを推定し,これらを用いて3次元再構築のガイドを行う。 より具体的には、ポーズ変換のキネマティック連鎖を予測し、SDFを高調波ハンドポーズと整列する。 形状アライメントによる3次元点の視覚特性を改善し,さらに時間情報を活用して咬合や動きのぼやきに対するロバスト性を高める。 我々は,obman および dexycb ベンチマークの難解性について広範な実験を行い,提案手法の最先端に対する有意な改善を示す。

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