論文の概要: Personalized 3D Human Pose and Shape Refinement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11634v1
• Date: Mon, 18 Mar 2024 10:13:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 15:47:44.299177
• Title: Personalized 3D Human Pose and Shape Refinement
• Title（参考訳）: パーソナライズされた3Dヒューマンポーズと形状のリファインメント
• Authors: Tom Wehrbein, Bodo Rosenhahn, Iain Matthews, Carsten Stoll,
• Abstract要約: 回帰に基づく手法は3次元人間のポーズと形状推定の分野を支配してきた。 本稿では,初期人間のモデル推定値と対応する画像との密接な対応性を構築することを提案する。 提案手法は画像モデルアライメントの改善だけでなく,3次元精度の向上にも寄与する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.082329060985455
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, regression-based methods have dominated the field of 3D human pose and shape estimation. Despite their promising results, a common issue is the misalignment between predictions and image observations, often caused by minor joint rotation errors that accumulate along the kinematic chain. To address this issue, we propose to construct dense correspondences between initial human model estimates and the corresponding images that can be used to refine the initial predictions. To this end, we utilize renderings of the 3D models to predict per-pixel 2D displacements between the synthetic renderings and the RGB images. This allows us to effectively integrate and exploit appearance information of the persons. Our per-pixel displacements can be efficiently transformed to per-visible-vertex displacements and then used for 3D model refinement by minimizing a reprojection loss. To demonstrate the effectiveness of our approach, we refine the initial 3D human mesh predictions of multiple models using different refinement procedures on 3DPW and RICH. We show that our approach not only consistently leads to better image-model alignment, but also to improved 3D accuracy.
• Abstract（参考訳）: 近年,レグレッションに基づく手法が人間の3次元ポーズと形状推定の分野を支配している。 その有望な結果にもかかわらず、一般的な問題は、予測と画像観察のミスアライメントであり、しばしば運動連鎖に沿って蓄積される小さな関節回転誤差によって引き起こされる。 この問題に対処するために,初期人間のモデル推定値とそれに対応する画像との密接な対応性を構築することを提案する。 この目的のために, 合成レンダリングとRGB画像間の画素あたりの2次元変位を予測するために, 3次元モデルのレンダリングを利用する。 これにより、人物の外観情報を効果的に統合し、活用することができる。 画素あたりの変位を視覚的頂点変位に効率よく変換し、再投射損失を最小化して3次元モデル精細化に利用することができる。 提案手法の有効性を示すために,3DPW と RICH の異なる改良手法を用いて,複数のモデルの初期の3次元メッシュ予測を洗練する。 提案手法は画像モデルアライメントの改善だけでなく,3次元精度の向上にも寄与する。

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