論文の概要: 3DHR-Co: A Collaborative Test-time Refinement Framework for In-the-Wild 3D Human-Body Reconstruction Task

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01291v1
• Date: Mon, 2 Oct 2023 15:46:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-04 20:58:32.468128
• Title: 3DHR-Co: A Collaborative Test-time Refinement Framework for In-the-Wild 3D Human-Body Reconstruction Task
• Title（参考訳）: 3dhr-co:3次元人体再構築作業のための協調的なテスト時間改善フレームワーク
• Authors: Jonathan Samuel Lumentut and Kyoung Mu Lee
• Abstract要約: 協調的なアプローチで3DHRの試験時間改善作業を補完する戦略を提案する。 提案手法は,従来の3DHRバックボーンのスコアを最大-34mmのポーズ誤り抑制まで大きく向上させることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.85458454137262
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The field of 3D human-body reconstruction (abbreviated as 3DHR) that utilizes parametric pose and shape representations has witnessed significant advancements in recent years. However, the application of 3DHR techniques to handle real-world, diverse scenes, known as in-the-wild data, still faces limitations. The primary challenge arises as curating accurate 3D human pose ground truth (GT) for in-the-wild scenes is still difficult to obtain due to various factors. Recent test-time refinement approaches on 3DHR leverage initial 2D off-the-shelf human keypoints information to support the lack of 3D supervision on in-the-wild data. However, we observed that additional 2D supervision alone could cause the overfitting issue on common 3DHR backbones, making the 3DHR test-time refinement task seem intractable. We answer this challenge by proposing a strategy that complements 3DHR test-time refinement work under a collaborative approach. Specifically, we initially apply a pre-adaptation approach that works by collaborating various 3DHR models in a single framework to directly improve their initial outputs. This approach is then further combined with the test-time adaptation work under specific settings that minimize the overfitting issue to further boost the 3DHR performance. The whole framework is termed as 3DHR-Co, and on the experiment sides, we showed that the proposed work can significantly enhance the scores of common classic 3DHR backbones up to -34 mm pose error suppression, putting them among the top list on the in-the-wild benchmark data. Such achievement shows that our approach helps unveil the true potential of the common classic 3DHR backbones. Based on these findings, we further investigate various settings on the proposed framework to better elaborate the capability of our collaborative approach in the 3DHR task.
• Abstract（参考訳）: パラメトリックポーズと形状表現を利用した3次元人体再構成(3DHR)の分野は,近年顕著な進歩を遂げている。 しかし、実世界の多様なシーンを扱うための3DHR技術の適用は、いまだに限界に直面している。 主な課題は、様々な要因により、現場での正確な3次元ポーズの真理(GT)の算出が依然として困難であることである。 3DHRにおける最近の試験時間改善手法は、初期2Dオフザシェルフの人間のキーポイント情報を利用して、現場データにおける3D監視の欠如を支援する。 しかし,従来の3DHRのバックボーンに2Dの監視が加わっただけでオーバーフィッティングの問題が生じ,テストタイム改善作業が難しそうだ。 我々は,協調的アプローチで3dhrテストタイムリファインメント作業を補完する戦略を提案することで,この課題に答える。 具体的には、まず最初に、様々な3DHRモデルを単一のフレームワークで協調して初期出力を直接改善する、事前適応アプローチを適用する。 このアプローチはさらに,オーバーフィット問題を最小化して3DHRのパフォーマンスをさらに向上する,特定の設定下でのテスト時間適応作業と組み合わせられる。 フレームワーク全体を3DHR-Co(3DHR-Co)と呼び,実験側では,従来の3DHRバックボーンのスコアを最大-34mmのポーズ誤り抑制に大きく向上させることができることを示した。 このような成果は,従来の3DHRバックボーンの真の可能性を明らかにする上で有効であることを示している。 これらの知見に基づいて,提案手法の様々な設定について検討し,3DHRタスクにおける協調的アプローチの能力をより詳しく検討する。

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