論文の概要: MEGA: Masked Generative Autoencoder for Human Mesh Recovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18839v1
• Date: Wed, 29 May 2024 07:40:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 18:19:11.020773
• Title: MEGA: Masked Generative Autoencoder for Human Mesh Recovery
• Title（参考訳）: MEGA:人間のメッシュ回復のためのマスケ生成オートエンコーダ
• Authors: Guénolé Fiche, Simon Leglaive, Xavier Alameda-Pineda, Francesc Moreno-Noguer,
• Abstract要約: 単一のRGB画像からのHuman Mesh Recovery(HMR)は非常に曖昧な問題である。 ほとんどのHMR法はこの曖昧さを無視し、関連する不確実性を考慮せずに単一の予測を行う。 我々は、画像と部分的な人間のメッシュシーケンスから人間のメッシュを復元するために訓練されたMaskEd生成自動エンコーダMEGAを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.26995842920877
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human Mesh Recovery (HMR) from a single RGB image is a highly ambiguous problem, as similar 2D projections can correspond to multiple 3D interpretations. Nevertheless, most HMR methods overlook this ambiguity and make a single prediction without accounting for the associated uncertainty. A few approaches generate a distribution of human meshes, enabling the sampling of multiple predictions; however, none of them is competitive with the latest single-output model when making a single prediction. This work proposes a new approach based on masked generative modeling. By tokenizing the human pose and shape, we formulate the HMR task as generating a sequence of discrete tokens conditioned on an input image. We introduce MEGA, a MaskEd Generative Autoencoder trained to recover human meshes from images and partial human mesh token sequences. Given an image, our flexible generation scheme allows us to predict a single human mesh in deterministic mode or to generate multiple human meshes in stochastic mode. MEGA enables us to propose multiple outputs and to evaluate the uncertainty of the predictions. Experiments on in-the-wild benchmarks show that MEGA achieves state-of-the-art performance in deterministic and stochastic modes, outperforming single-output and multi-output approaches.
• Abstract（参考訳）: 単一のRGB画像からのHuman Mesh Recovery(HMR)は、類似した2D投影が複数の3D解釈に対応できるため、非常に曖昧な問題である。 しかしながら、ほとんどのHMR法はこの曖昧さを無視し、関連する不確実性を考慮せずに単一の予測を行う。 いくつかのアプローチは、人間のメッシュの分布を生成し、複数の予測のサンプリングを可能にするが、それらのうちの1つの予測を行う際に、最新の単一出力モデルと競合するものは存在しない。 本研究は,マスク生成モデルに基づく新しい手法を提案する。 人間のポーズと形状をトークン化することにより、HMRタスクを入力画像に条件付けられた離散トークンのシーケンスを生成するものとして定式化する。 画像と部分的ヒューマンメッシュトークンシーケンスから人間のメッシュを復元するために訓練された MaskEd Generative Autoencoder であるMEGA を紹介する。 画像が与えられた場合、フレキシブルな生成方式により、決定論的モードで1つの人間のメッシュを予測したり、確率論的モードで複数の人間のメッシュを生成できる。 MEGAにより、複数の出力を提案し、予測の不確実性を評価することができる。 In-the-wildベンチマークの実験により、MEGAは決定論的および確率的モードにおける最先端のパフォーマンスを達成し、単一出力および複数出力のアプローチより優れていることが示された。

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