論文の概要: Divide and Fuse: Body Part Mesh Recovery from Partially Visible Human Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09694v1
• Date: Fri, 12 Jul 2024 21:29:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 21:18:20.403364
• Title: Divide and Fuse: Body Part Mesh Recovery from Partially Visible Human Images
• Title（参考訳）: ディバイドとフューズ:部分可視画像から身体部分メッシュを復元する
• Authors: Tianyu Luan, Zhongpai Gao, Luyuan Xie, Abhishek Sharma, Hao Ding, Benjamin Planche, Meng Zheng, Ange Lou, Terrence Chen, Junsong Yuan, Ziyan Wu,
• Abstract要約: ディバイドとフューズ」戦略は、人体部分を融合する前に独立して再構築する。 Human Part Parametric Models (HPPM) は、いくつかの形状とグローバルな位置パラメータからメッシュを独立に再構築する。 特別に設計された融合モジュールは、一部しか見えない場合でも、再建された部品をシームレスに統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.479339658504685
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a novel bottom-up approach for human body mesh reconstruction, specifically designed to address the challenges posed by partial visibility and occlusion in input images. Traditional top-down methods, relying on whole-body parametric models like SMPL, falter when only a small part of the human is visible, as they require visibility of most of the human body for accurate mesh reconstruction. To overcome this limitation, our method employs a "Divide and Fuse (D&F)" strategy, reconstructing human body parts independently before fusing them, thereby ensuring robustness against occlusions. We design Human Part Parametric Models (HPPM) that independently reconstruct the mesh from a few shape and global-location parameters, without inter-part dependency. A specially designed fusion module then seamlessly integrates the reconstructed parts, even when only a few are visible. We harness a large volume of ground-truth SMPL data to train our parametric mesh models. To facilitate the training and evaluation of our method, we have established benchmark datasets featuring images of partially visible humans with HPPM annotations. Our experiments, conducted on these benchmark datasets, demonstrate the effectiveness of our D&F method, particularly in scenarios with substantial invisibility, where traditional approaches struggle to maintain reconstruction quality.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,人体メッシュ再構築のための新しいボトムアップ手法を提案する。 SMPLのような全身のパラメトリックモデルに依存した従来のトップダウン手法は、人間の小さな部分しか見えず、正確なメッシュ再構築のためにほとんどの人の体を視認する必要がある。 この制限を克服するため,本手法では「D&F(Divide and Fuse)」戦略を採用し,人体部分を融合する前に個別に再構築し,閉塞に対する堅牢性を確保する。 我々は,いくつかの形状と大域的位置パラメータから独立にメッシュを再構成するHuman Part Parametric Models (HPPM) を設計する。 特別に設計された融合モジュールは、少数しか見えなくても、再建された部品をシームレスに統合する。 私たちは、パラメトリックメッシュモデルをトレーニングするために、大量の地上トルスSMPLデータを使用します。 提案手法の訓練と評価を容易にするため,HPPMアノテーションを付加した部分可視像を特徴とするベンチマークデータセットを構築した。 これらのベンチマークデータセットを用いて,本手法の有効性を実証した。特に,従来の手法が再現性を維持するのに苦労する,かなりの可視性のあるシナリオにおいて。

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