論文の概要: Reconstructing Humans with a Biomechanically Accurate Skeleton

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21751v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 17:56:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:52:19.753966
• Title: Reconstructing Humans with a Biomechanically Accurate Skeleton
• Title（参考訳）: 生体力学的に正確な骨格を持つヒトの再建
• Authors: Yan Xia, Xiaowei Zhou, Etienne Vouga, Qixing Huang, Georgios Pavlakos,
• Abstract要約: 本研究では,生体力学的に正確な骨格モデルを用いて,単一の画像から3次元人体を再構築する手法を提案する。 3次元メッシュ回復のための最先端の手法と比較して,我々のモデルは標準ベンチマーク上での競合性能を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.06027148976482
• License:
• Abstract: In this paper, we introduce a method for reconstructing 3D humans from a single image using a biomechanically accurate skeleton model. To achieve this, we train a transformer that takes an image as input and estimates the parameters of the model. Due to the lack of training data for this task, we build a pipeline to produce pseudo ground truth model parameters for single images and implement a training procedure that iteratively refines these pseudo labels. Compared to state-of-the-art methods for 3D human mesh recovery, our model achieves competitive performance on standard benchmarks, while it significantly outperforms them in settings with extreme 3D poses and viewpoints. Additionally, we show that previous reconstruction methods frequently violate joint angle limits, leading to unnatural rotations. In contrast, our approach leverages the biomechanically plausible degrees of freedom making more realistic joint rotation estimates. We validate our approach across multiple human pose estimation benchmarks. We make the code, models and data available at: https://isshikihugh.github.io/HSMR/
• Abstract（参考訳）: 本稿では,生体力学的に正確な骨格モデルを用いて,単一の画像から3次元人体を再構築する手法を提案する。 これを実現するために,画像を入力とし,モデルのパラメータを推定する変換器を訓練する。 このタスクのトレーニングデータが不足しているため、単一画像に対して擬似基底真理モデルパラメータを生成するパイプラインを構築し、これらの擬似ラベルを反復的に洗練する訓練手順を実装する。 3次元メッシュ回復のための最先端の手法と比較して、我々のモデルは標準ベンチマーク上での競合性能を実現し、極端な3次元ポーズと視点で設定した場合、それらの性能は著しく向上する。 さらに, 従来の再建法は関節角度制限にしばしば違反し, 不自然な回転を生じさせることを示した。 対照的に,本手法は生体力学的に妥当な自由度を利用して,より現実的な関節回転推定を行う。 複数の人のポーズ推定ベンチマークにまたがってアプローチを検証する。 私たちはコード、モデル、データを次のように公開しています。

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