論文の概要: ILSH: The Imperial Light-Stage Head Dataset for Human Head View Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03952v1
• Date: Fri, 6 Oct 2023 00:32:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-10 04:07:28.912997
• Title: ILSH: The Imperial Light-Stage Head Dataset for Human Head View Synthesis
• Title（参考訳）: ILSH:人間のヘッドビュー合成のためのインペリアルライトステージヘッドデータセット
• Authors: Jiali Zheng, Youngkyoon Jang, Athanasios Papaioannou, Christos Kampouris, Rolandos Alexandros Potamias, Foivos Paraperas Papantoniou, Efstathios Galanakis, Ales Leonardis, Stefanos Zafeiriou
• Abstract要約: Imperial Light-Stage Headデータセットは、人間の頭に対する視覚合成の課題をサポートするために設計された、新しいデータセットである。 本稿では,高解像度(4K)人間の頭部画像の撮影に特化して設計された光ステージのセットアップについて詳述する。 データ収集に加えて、データセットのトレイン、バリデーション、テストセットへの分割にも対処します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.81410101705251
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces the Imperial Light-Stage Head (ILSH) dataset, a novel light-stage-captured human head dataset designed to support view synthesis academic challenges for human heads. The ILSH dataset is intended to facilitate diverse approaches, such as scene-specific or generic neural rendering, multiple-view geometry, 3D vision, and computer graphics, to further advance the development of photo-realistic human avatars. This paper details the setup of a light-stage specifically designed to capture high-resolution (4K) human head images and describes the process of addressing challenges (preprocessing, ethical issues) in collecting high-quality data. In addition to the data collection, we address the split of the dataset into train, validation, and test sets. Our goal is to design and support a fair view synthesis challenge task for this novel dataset, such that a similar level of performance can be maintained and expected when using the test set, as when using the validation set. The ILSH dataset consists of 52 subjects captured using 24 cameras with all 82 lighting sources turned on, resulting in a total of 1,248 close-up head images, border masks, and camera pose pairs.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,人間の頭部に対する視覚合成の学術的課題を支援するために設計された,新しい光ステージキャプチャ型ヒト頭部データセットである imperial light-stage head (ilsh) dataset について述べる。 ILSHデータセットは、シーン特異的または汎用的なニューラルレンダリング、マルチビュー幾何学、3Dビジョン、コンピュータグラフィックスといった多様なアプローチを促進することを目的としており、フォトリアリスティックな人間のアバターの開発をさらに進めている。 本稿では,高分解能 (4k) な頭部画像をキャプチャする光ステージのセットアップと,高品質なデータ収集における課題(前処理,倫理的問題)に対処するプロセスについて述べる。 データ収集に加えて、データセットのトレーニング、検証、テストセットへの分割にも対処します。 我々のゴールは、テストセットを使用する場合や検証セットを使用する場合のように、同様のレベルのパフォーマンスを維持および期待できるように、この新しいデータセットのための公正なビュー合成課題タスクを設計し、サポートすることである。 ILSHデータセットは、24台のカメラで撮影され、82個の光源が点灯し、合計1248個のクローズアップヘッドイメージ、バウンドマスク、カメラポーズペアで構成されている。

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