論文の概要: RCR: Robust Crowd Reconstruction with Upright Space from a Single Large-scene Image

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06232v2
• Date: Fri, 23 May 2025 10:16:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-26 15:51:02.666397
• Title: RCR: Robust Crowd Reconstruction with Upright Space from a Single Large-scene Image
• Title（参考訳）: RCR:1枚の大画面画像からの直立空間によるロバストな群衆再構成
• Authors: Jing Huang, Hao Wen, Tianyi Zhou, Haozhe Lin, Yu-kun Lai, Kun Li,
• Abstract要約: 本稿では,1枚の大シーン画像から空間的に一貫した数百の人間のポーズと形状復元に焦点を当てた。 まず,HVIP(Human-Scene Virtual Interaction Point)という概念を提案し,複雑な3次元人物位置を2次元画素位置に変換する。 次に、RCR(Robust Crowd Reconstruction)に拡張し、異なるカメラFoV上で一貫した再構築と安定な一般化を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.77397543011443
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper focuses on spatially consistent hundreds of human pose and shape reconstruction from a single large-scene image with various human scales under arbitrary camera FoVs (Fields of View). Due to the small and highly varying 2D human scales, depth ambiguity, and perspective distortion, no existing methods can achieve globally consistent reconstruction with correct reprojection. To address these challenges, we first propose a new concept, Human-scene Virtual Interaction Point (HVIP), to convert the complex 3D human localization into 2D-pixel localization. We then extend it to RCR (Robust Crowd Reconstruction), which achieves globally consistent reconstruction and stable generalization on different camera FoVs without test-time optimization. To perceive humans in varying pixel sizes, we propose an Iterative Ground-aware Cropping to automatically crop the image and then merge the results. To eliminate the influence of the camera and cropping process during the reconstruction, we introduce a canonical Upright 3D Space and the corresponding Upright 2D Space. To link the canonical space and the camera space, we propose the Upright Normalization, which transforms the local crop input into the Upright 2D Space, and transforms the output from the Upright 3D Space into the unified camera space. Besides, we contribute two benchmark datasets, LargeCrowd and SynCrowd, for evaluating crowd reconstruction in large scenes. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed method. The source code and data will be publicly available for research purposes.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、任意カメラFoV(Fields of View)の下で、様々な人間のスケールを持つ1つの大きなシーン画像から、空間的に一貫した数百の人間のポーズと形状の再構築に焦点を当てた。 小型で高度に変化する2次元の人体スケール、深さのあいまいさ、視点の歪みのため、既存の方法では正しい再投影で一貫した再構築ができない。 これらの課題に対処するために、我々はまず、複雑な3次元の人間の位置を2Dピクセルの局所化に変換する新しい概念であるHuman-Scene Virtual Interaction Point (HVIP)を提案する。 次に、RCR(Robust Crowd Reconstruction)に拡張し、テスト時間最適化なしで、異なるカメラFoV上で一貫した再構築と安定な一般化を実現する。 異なるピクセルサイズで人間を知覚するために,画像の自動抽出とマージを行うイテレーティブグラウンド・アウェア・クロップを提案する。 再建時のカメラの影響や収穫過程をなくすため,標準的なアップライト3次元空間とそれに対応するアップライト2次元空間を導入する。 標準空間とカメラ空間を結びつけるために,局所的な作物の入力をアップライト2D空間に変換し,アップライト3D空間からの出力を統一カメラ空間に変換するアップライト正規化を提案する。 さらに,大画面での群集復元を評価するために,LargeCrowdとSynCrowdの2つのベンチマークデータセットをコントリビュートした。 実験の結果,提案手法の有効性が示された。 ソースコードとデータは、研究目的で公開されます。

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