論文の概要: 3D Face Reconstruction Error Decomposed: A Modular Benchmark for Fair and Fast Method Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18025v1
• Date: Fri, 23 May 2025 15:28:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-26 18:08:34.195064
• Title: 3D Face Reconstruction Error Decomposed: A Modular Benchmark for Fair and Fast Method Evaluation
• Title（参考訳）: 3次元顔再構成誤差の分解 : 公正かつ高速な手法評価のためのモジュールベンチマーク
• Authors: Evangelos Sariyanidi, Claudio Ferrari, Federico Nocentini, Stefano Berretti, Andrea Cavallaro, Birkan Tunc,
• Abstract要約: M3DFB (Modularized 3D Face Restruction Benchmark) のためのツールキットを提案する。 エラーの基本成分は分離され交換可能であり、それぞれの効果を定量化することができる。 そこで本研究では,メッシュトポロジの不整合性に対して計算効率の良い手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.625439879741847
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Computing the standard benchmark metric for 3D face reconstruction, namely geometric error, requires a number of steps, such as mesh cropping, rigid alignment, or point correspondence. Current benchmark tools are monolithic (they implement a specific combination of these steps), even though there is no consensus on the best way to measure error. We present a toolkit for a Modularized 3D Face reconstruction Benchmark (M3DFB), where the fundamental components of error computation are segregated and interchangeable, allowing one to quantify the effect of each. Furthermore, we propose a new component, namely correction, and present a computationally efficient approach that penalizes for mesh topology inconsistency. Using this toolkit, we test 16 error estimators with 10 reconstruction methods on two real and two synthetic datasets. Critically, the widely used ICP-based estimator provides the worst benchmarking performance, as it significantly alters the true ranking of the top-5 reconstruction methods. Notably, the correlation of ICP with the true error can be as low as 0.41. Moreover, non-rigid alignment leads to significant improvement (correlation larger than 0.90), highlighting the importance of annotating 3D landmarks on datasets. Finally, the proposed correction scheme, together with non-rigid warping, leads to an accuracy on a par with the best non-rigid ICP-based estimators, but runs an order of magnitude faster. Our open-source codebase is designed for researchers to easily compare alternatives for each component, thus helping accelerating progress in benchmarking for 3D face reconstruction and, furthermore, supporting the improvement of learned reconstruction methods, which depend on accurate error estimation for effective training.
• Abstract（参考訳）: 3次元顔再構成の標準的なベンチマークメトリクス、すなわち幾何学的誤差の計算には、メッシュトリミング、剛性アライメント、ポイント対応など、多くのステップが必要である。 現在のベンチマークツールはモノリシックである(これらのステップの特定の組み合わせを実装している)。 本稿では,M3DFB (Modularized 3D Face Restruction Benchmark) のためのツールキットを提案する。 さらに, メッシュトポロジの不整合性に対して, 計算効率のよい手法を提案する。 このツールキットを用いて、2つの実データと2つの合成データセットに対して10個の再構成手法を用いた16個の誤差推定器を検証した。 重要な点として、広く使われているICPベースの推定器は、トップ5の再構築手法の真のランキングを大きく変えるため、最悪のベンチマーク性能を提供する。 特に、ICPと真の誤差の相関は0.41と低い。 さらに、厳密でないアライメントは、データセットに3Dランドマークをアノテートすることの重要性を強調し、大幅な改善(相関が0.90より大きい)をもたらす。 最後に、提案した補正スキームは、厳密でないワープと共に、最良の非厳密なICPベースの推定器と同等の精度を得るが、桁違いに高速に動作する。 オープンソースのコードベースは,各コンポーネントの代替品を簡単に比較できるように設計されており,3次元顔再構成のためのベンチマークの進展を加速させ,さらに,効果的なトレーニングのための正確な誤差推定に依存する学習的再構成手法の改善を支援する。

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