論文の概要: HOLD: Category-agnostic 3D Reconstruction of Interacting Hands and Objects from Video

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18448v1
• Date: Thu, 30 Nov 2023 10:50:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 16:52:35.046649
• Title: HOLD: Category-agnostic 3D Reconstruction of Interacting Hands and Objects from Video
• Title（参考訳）: HOLD: 対話型手と物体の映像からのカテゴリー別3次元再構成
• Authors: Zicong Fan, Maria Parelli, Maria Eleni Kadoglou, Muhammed Kocabas, Xu Chen, Michael J. Black, Otmar Hilliges
• Abstract要約: HOLD - 単分子インタラクションビデオから手とオブジェクトを共同で再構成する最初のカテゴリーに依存しない方法。 我々は,3次元手と物体を2次元画像から切り離すことができる構成的明瞭な暗黙モデルを開発した。 本手法は,3次元手オブジェクトアノテーションに頼らず,組込みと組込みの両面において,完全教師付きベースラインに優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.11702620562889
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Since humans interact with diverse objects every day, the holistic 3D capture of these interactions is important to understand and model human behaviour. However, most existing methods for hand-object reconstruction from RGB either assume pre-scanned object templates or heavily rely on limited 3D hand-object data, restricting their ability to scale and generalize to more unconstrained interaction settings. To this end, we introduce HOLD -- the first category-agnostic method that reconstructs an articulated hand and object jointly from a monocular interaction video. We develop a compositional articulated implicit model that can reconstruct disentangled 3D hand and object from 2D images. We also further incorporate hand-object constraints to improve hand-object poses and consequently the reconstruction quality. Our method does not rely on 3D hand-object annotations while outperforming fully-supervised baselines in both in-the-lab and challenging in-the-wild settings. Moreover, we qualitatively show its robustness in reconstructing from in-the-wild videos. Code: https://github.com/zc-alexfan/hold
• Abstract（参考訳）: 人間は毎日多様な物体と相互作用するため、人間の行動を理解しモデル化することが重要である。 しかし、RGBから手動オブジェクトを再構築するための既存のほとんどの方法は、事前にスキャンされたオブジェクトテンプレートを仮定するか、限られた3D手動オブジェクトデータに強く依存している。 この目的のために,単眼インタラクションビデオから手と物体を共同で再構成する最初のカテゴリー非依存手法であるHOLDを導入する。 2次元画像から不連続な3次元手と物体を再構成できる構音明瞭な暗黙モデルを開発した。 また,ハンドオブジェクトのポーズやコンストラクション品質を改善するために,ハンドオブジェクトの制約も取り入れた。 本手法は,3次元手オブジェクトアノテーションに頼らず,組込みと組込みの両面において,完全教師付きベースラインに優れる。 さらに,映像の再構成における頑健さを質的に示す。 コード: https://github.com/zc-alexfan/hold

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