論文の概要: MetricHMR: Metric Human Mesh Recovery from Monocular Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.09919v1
• Date: Wed, 11 Jun 2025 16:39:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 06:35:03.131949
• Title: MetricHMR: Metric Human Mesh Recovery from Monocular Images
• Title（参考訳）: MetricHMR:単眼画像からのMetric Human Meshリカバリ
• Authors: He Zhang, Chentao Song, Hongwen Zhang, Tao Yu,
• Abstract要約: MetricHMR (Metric Human Mesh Recovery) は、モノクロ画像からの正確なグローバル翻訳によって、人間のメッシュ回復を計測するためのアプローチである。 厳密なスケールと深さの曖昧さに苦しむ既存のHMR法とは対照的に,MetricHMRは再構成結果に幾何学的に合理的な身体形状と大域的な翻訳を生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.259836875933704
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce MetricHMR (Metric Human Mesh Recovery), an approach for metric human mesh recovery with accurate global translation from monocular images. In contrast to existing HMR methods that suffer from severe scale and depth ambiguity, MetricHMR is able to produce geometrically reasonable body shape and global translation in the reconstruction results. To this end, we first systematically analyze previous HMR methods on camera models to emphasize the critical role of the standard perspective projection model in enabling metric-scale HMR. We then validate the acceptable ambiguity range of metric HMR under the standard perspective projection model. Finally, we contribute a novel approach that introduces a ray map based on the standard perspective projection to jointly encode bounding-box information, camera parameters, and geometric cues for End2End metric HMR without any additional metric-regularization modules. Extensive experiments demonstrate that our method achieves state-of-the-art performance, even compared with sequential HMR methods, in metric pose, shape, and global translation estimation across both indoor and in-the-wild scenarios.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,モノクロ画像からの正確な大域的翻訳によるヒトメッシュの回復手法であるMetricHMR(Metric Human Mesh Recovery)を紹介する。 厳密なスケールと深さの曖昧さに苦しむ既存のHMR法とは対照的に,MetricHMRは再構成結果に幾何学的に合理的な身体形状と大域的な翻訳を生成することができる。 そこで我々はまず,カメラモデルにおける従来のHMR手法を体系的に解析し,標準視点投影モデルが計量スケールのHMRを実現する上で重要な役割を担っていることを強調した。 次に、標準視点射影モデルに基づいて、計量HMRの許容あいまいさ範囲を検証した。 最後に,End2End 計量 HMR における境界ボックス情報,カメラパラメータ,幾何学的手がかりを,追加の計量正則化モジュールを使わずに共同で符号化する,標準的な視点射影に基づく光線マップを導入する手法を提案する。 提案手法は, 室内および室内の両方のシナリオにおいて, 距離ポーズ, 形状, 大域的翻訳推定において, 逐次HMR法と比較して, 最先端の性能を達成できることを実証した。

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