論文の概要: Overcoming the Trade-off Between Accuracy and Plausibility in 3D Hand Shape Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00646v1
• Date: Mon, 1 May 2023 03:38:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-05-02 13:58:53.705514
• Title: Overcoming the Trade-off Between Accuracy and Plausibility in 3D Hand Shape Reconstruction
• Title（参考訳）: 3次元手形状復元における精度と可塑性のトレードオフ
• Authors: Ziwei Yu, Chen Li, Linlin Yang, Xiaoxu Zheng, Michael Bi Mi, Gim Hee Lee, Angela Yao
• Abstract要約: 3次元手形状復元のための直接メッシュフィッティングは非常に正確である。 しかし、再建されたメッシュはアーティファクトに傾向があり、もっともらしい手の形には見えない。 本稿では,MANOモデルと非パラメトリックメッシュフィッティングをエンドツーエンドで統合した手形状推定フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.96478903239799
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Direct mesh fitting for 3D hand shape reconstruction is highly accurate. However, the reconstructed meshes are prone to artifacts and do not appear as plausible hand shapes. Conversely, parametric models like MANO ensure plausible hand shapes but are not as accurate as the non-parametric methods. In this work, we introduce a novel weakly-supervised hand shape estimation framework that integrates non-parametric mesh fitting with MANO model in an end-to-end fashion. Our joint model overcomes the tradeoff in accuracy and plausibility to yield well-aligned and high-quality 3D meshes, especially in challenging two-hand and hand-object interaction scenarios.
• Abstract（参考訳）: 3次元手形復元のための直接メッシュフィッティングは高精度である。 しかし、再建されたメッシュは人工物になりがちで、手形としては見当がつかない。 逆に、MANOのようなパラメトリックモデルは可塑性手形状を保証するが、非パラメトリック法ほど正確ではない。 本研究では,MANOモデルと非パラメトリックメッシュフィッティングをエンドツーエンドで統合した手形状推定フレームワークを提案する。 我々のジョイントモデルは精度と妥当性のトレードオフを克服し、よく整合した高品質な3Dメッシュを提供する。

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