論文の概要: OfCaM: Global Human Mesh Recovery via Optimization-free Camera Motion Scale Calibration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00574v1
- Date: Sun, 30 Jun 2024 03:31:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-04 02:36:46.464025
- Title: OfCaM: Global Human Mesh Recovery via Optimization-free Camera Motion Scale Calibration
- Title（参考訳）: OfCaM:最適化不要カメラモーションスケールキャリブレーションによるグローバルヒューマンメッシュのリカバリ
- Authors: Fengyuan Yang, Kerui Gu, Ha Linh Nguyen, Angela Yao,
- Abstract要約: 本稿では,人間のメッシュリカバリ(HMR)モデルからの事前知識を利用して,未知のスケールファクタを直接校正するフレームワークを提案する。
提案手法は,グローバルなヒューマンメッシュ推定タスクの新たな標準を設定し,従来のSOTAに比べて,グローバルなヒューマンメッシュの動作誤差を60%削減する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.69343215997592
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Accurate camera motion estimation is critical to estimate human motion in the global space. A standard and widely used method for estimating camera motion is Simultaneous Localization and Mapping (SLAM). However, SLAM only provides a trajectory up to an unknown scale factor. Different from previous attempts that optimize the scale factor, this paper presents Optimization-free Camera Motion Scale Calibration (OfCaM), a novel framework that utilizes prior knowledge from human mesh recovery (HMR) models to directly calibrate the unknown scale factor. Specifically, OfCaM leverages the absolute depth of human-background contact joints from HMR predictions as a calibration reference, enabling the precise recovery of SLAM camera trajectory scale in global space. With this correctly scaled camera motion and HMR's local motion predictions, we achieve more accurate global human motion estimation. To compensate for scenes where we detect SLAM failure, we adopt a local-to-global motion mapping to fuse with previously derived motion to enhance robustness. Simple yet powerful, our method sets a new standard for global human mesh estimation tasks, reducing global human motion error by 60% over the prior SOTA while also demanding orders of magnitude less inference time compared with optimization-based methods.
- Abstract（参考訳）: 正確なカメラの動き推定は、地球空間における人間の動きを推定するために重要である。
カメラモーションを推定するための標準的かつ広く使われている方法は、同時局所化とマッピング(SLAM)である。
しかし、SLAMは未知のスケールファクタまでの軌道のみを提供する。
スケールファクターを最適化する従来の試みとは違って,人間のメッシュリカバリ(HMR)モデルからの事前知識を利用して未知のスケールファクターを直接校正する,OfCaM(Optimization-free Camera Motion Scale Calibration)を提案する。
具体的には、OFCaMはHMR予測からの人体と背側の接触継手の絶対深度を校正基準として利用し、世界空間におけるSLAMカメラ軌道スケールの正確な回復を可能にする。
この正確なスケールのカメラモーションとHMRの局所的なモーション予測により、より正確なグローバルな人間のモーション推定が可能となる。
SLAMの故障を検知する場面を補うため,従来の動きと融合して強靭性を高めるため,局所-グローバルな動きマッピングを採用する。
提案手法は,グローバルなヒューマンメッシュ推定タスクの新しい標準を設定し,従来のSOTAに比べてグローバルなヒューマンメッシュの動作誤差を60%削減すると同時に,最適化に基づく手法に比べて桁違いに少ない推論時間を求める。
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