論文の概要: Learning the 3D Fauna of the Web

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02400v1
• Date: Thu, 4 Jan 2024 18:32:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-05 14:20:19.071924
• Title: Learning the 3D Fauna of the Web
• Title（参考訳）: webの3d動物相を学ぶ
• Authors: Zizhang Li, Dor Litvak, Ruining Li, Yunzhi Zhang, Tomas Jakab, Christian Rupprecht, Shangzhe Wu, Andrea Vedaldi, Jiajun Wu
• Abstract要約: 3D-Faunaは,100種以上の動物種を対象に,パンカテゴリーで変形可能な3D動物モデルを共同で学習する手法である。 動物モデリングにおける重要なボトルネックの1つは、トレーニングデータの可用性の制限である。 従来のカテゴリー固有の試みは,訓練画像に制限のある希少種への一般化に失敗することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.64482902037545
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning 3D models of all animals on the Earth requires massively scaling up existing solutions. With this ultimate goal in mind, we develop 3D-Fauna, an approach that learns a pan-category deformable 3D animal model for more than 100 animal species jointly. One crucial bottleneck of modeling animals is the limited availability of training data, which we overcome by simply learning from 2D Internet images. We show that prior category-specific attempts fail to generalize to rare species with limited training images. We address this challenge by introducing the Semantic Bank of Skinned Models (SBSM), which automatically discovers a small set of base animal shapes by combining geometric inductive priors with semantic knowledge implicitly captured by an off-the-shelf self-supervised feature extractor. To train such a model, we also contribute a new large-scale dataset of diverse animal species. At inference time, given a single image of any quadruped animal, our model reconstructs an articulated 3D mesh in a feed-forward fashion within seconds.
• Abstract（参考訳）: 地球上のすべての動物の3Dモデルを学ぶには、既存のソリューションを大規模にスケールアップする必要がある。 この究極の目標を念頭に、3D-Faunaを開発した。これは、100種以上の動物種に対して、パンカテゴリーで変形可能な3D動物モデルを学ぶアプローチである。 動物をモデリングする上で重要なボトルネックの1つは、トレーニングデータの可用性の制限です。 従来のカテゴリー固有の試みは,訓練画像に制限のある希少種に一般化できないことを示す。 この課題に対処するために、SBSM(Semantic Bank of Skinned Models)を導入し、幾何学的帰納的先行と意味的知識を、既成の自己監督的特徴抽出器によって暗黙的に捉えた意味的知識を組み合わせることで、基礎動物形状の小さな集合を自動的に発見する。 このようなモデルをトレーニングするために,多様な動物種の大規模データセットも提案する。 推定時, 四足歩行の1つの画像が与えられた場合, 我々のモデルは数秒で3Dメッシュをフィードフォワードで再構成する。

関連論文リスト

• Virtual Pets: Animatable Animal Generation in 3D Scenes [84.0990909455833]
  仮想ペット(Virtual Pet)は、3次元環境下での標的動物種に対する現実的で多様な動きをモデル化するための新しいパイプラインである。 我々はモノクロインターネットビデオを活用し、背景と背景の静的なNeRF表現に対して変形可能なNeRF表現を抽出する。 我々は,種レベルの共有テンプレート学習とビデオ毎の微調整を含む再構築戦略を開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-21T18:59:30Z)
• Two-stage Synthetic Supervising and Multi-view Consistency Self-supervising based Animal 3D Reconstruction by Single Image [30.997936022365018]
  本研究では,2段階指導と自己監督訓練を組み合わせることで,動物による3Dスキャンの課題に対処する。 本研究は,鳥の3次元ディジタル化の定量的・定性的側面において,最先端の手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-22T07:06:38Z)
• Animal3D: A Comprehensive Dataset of 3D Animal Pose and Shape [32.11280929126699]
  哺乳類の3Dポーズと形状推定のための包括的データセットであるAnimal3Dを提案する。 動物3Dは、40種の哺乳類から収集された3379枚の画像、26個のキーポイントの高品質なアノテーション、特にSMALモデルのポーズと形状パラメータで構成されている。 The Animal3D data based on the Animal3D dataset, we benchmark representative shape and pose Estimation model at (1) 教師付き学習, (2) 合成画像から実写への変換, 3) 微調整された人間のポーズと形状推定モデル。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-22T18:57:07Z)
• AG3D: Learning to Generate 3D Avatars from 2D Image Collections [96.28021214088746]
  本稿では,2次元画像から現実的な3次元人物の新たな逆生成モデルを提案する。 本手法は, 全身型3Dジェネレータを用いて, 体の形状と変形を捉える。 提案手法は, 従来の3次元・調音認識手法よりも幾何的, 外観的に優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-03T17:56:24Z)
• MagicPony: Learning Articulated 3D Animals in the Wild [81.63322697335228]
  そこで本研究では,オブジェクトカテゴリのワンビュー画像から,この予測器を純粋に学習するMagicPonyを提案する。 その中核は、明瞭な形状と外観を暗黙的に表現し、神経磁場とメッシュの強さを組み合わせたものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-22T18:59:31Z)
• LASSIE: Learning Articulated Shapes from Sparse Image Ensemble via 3D Part Discovery [72.3681707384754]
  そこで,本研究では,特定の動物種について,数枚の画像のみを用いて,動物の3次元ポーズと形状を推定する現実的な問題設定を提案する。 我々は2Dや3Dの地平線アノテーションを前提としないし、多視点や時間的情報も利用しない。 そこで本研究では,3次元部品を自己監督的に発見する新しい最適化フレームワークLASSIEを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-07T17:00:07Z)
• Human Performance Capture from Monocular Video in the Wild [50.34917313325813]
  本研究では,挑戦的な身体ポーズを特徴とするモノクロ映像から動的3次元人体形状をキャプチャする手法を提案する。 本手法は,現在開発中の3DPWビデオデータセットにおいて,最先端の手法よりも優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-29T16:32:41Z)
• Unified 3D Mesh Recovery of Humans and Animals by Learning Animal Exercise [29.52068540448424]
  そこで本研究では,人間と四足歩行動物の3Dメッシュのエンド・ツー・エンドの統合化について検討する。 我々は人間と動物の形態的類似性を利用して、人間が動物のポーズを模倣する動物運動に動機づけられた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-03T18:15:50Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。