論文の概要: Humans as Checkerboards: Calibrating Camera Motion Scale for World-Coordinate Human Mesh Recovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00574v2
• Date: Thu, 12 Dec 2024 12:37:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 13:29:19.363210
• Title: Humans as Checkerboards: Calibrating Camera Motion Scale for World-Coordinate Human Mesh Recovery
• Title（参考訳）: チェッカーボードとしての人間:世界調整型ヒューマンメッシュ回復のためのカメラモーションスケールの校正
• Authors: Fengyuan Yang, Kerui Gu, Ha Linh Nguyen, Tze Ho Elden Tse, Angela Yao,
• Abstract要約: 本稿では,Human as Checkerboard (HAC) を用いた最適化フリースケールキャリブレーションフレームワークを提案する。 HACは、人間のメッシュ回復モデルによって予測される人体をキャリブレーション基準として革新的に活用する。 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に対して,最先端の性能を新たに設定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.379298416414436
• License:
• Abstract: Accurate camera motion estimation is essential for recovering global human motion in world coordinates from RGB video inputs. SLAM is widely used for estimating camera trajectory and point cloud, but monocular SLAM does so only up to an unknown scale factor. Previous works estimate the scale factor through optimization, but this is unreliable and time-consuming. This paper presents an optimization-free scale calibration framework, Human as Checkerboard (HAC). HAC innovatively leverages the human body predicted by human mesh recovery model as a calibration reference. Specifically, it uses the absolute depth of human-scene contact joints as references to calibrate the corresponding relative scene depth from SLAM. HAC benefits from geometric priors encoded in human mesh recovery models to estimate the SLAM scale and achieves precise global human motion estimation. Simple yet powerful, our method sets a new state-of-the-art performance for global human mesh estimation tasks, reducing motion errors by 50% over prior local-to-global methods while using 100$\times$ less inference time than optimization-based methods. Project page: https://martayang.github.io/HAC.
• Abstract（参考訳）: RGBビデオ入力から世界座標のグローバルな人間の動きを復元するためには、正確なカメラの動き推定が不可欠である。 SLAMはカメラの軌跡と点雲を推定するのに広く用いられているが、単眼のSLAMは未知のスケールファクタのみに限られる。 これまでの作業では、最適化によってスケールファクタを見積もっていたが、信頼性が低く、時間を要する。 本稿では,Human as Checkerboard (HAC) という,最適化のないスケールキャリブレーションフレームワークを提案する。 HACは、人間のメッシュ回復モデルによって予測される人体をキャリブレーション基準として革新的に活用する。 具体的には、人間とシーンの接触継手の絶対深さを、SLAMから対応する相対的なシーン深さを校正するための基準として使用する。 HACは、人間のメッシュリカバリモデルで符号化された幾何学的事前の利点を生かし、SLAMスケールを推定し、正確なグローバルな人間の動き推定を実現する。 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に対して,従来の局所的・グローバル的手法よりも動作誤差を50%削減し,100$\times$推論時間を最適化ベース手法より低く設定する。 プロジェクトページ: https://martayang.github.io/HAC。

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