#449
summarized by : yasud
Point-To-Pose Voting Based Hand Pose Estimation Using Residual Permutation Equivariant Layer

どんな論文か?

1024個の順序自由の3D点を受け取り、3Dの手のポーズベクトルを出力する手法を提案している。まずResidual構造のPermutation Equivariant Layer(PEL)により各点から特徴を抽出し、point-to-pose votingにより点毎の局所特徴を使って出力を得る。
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新規性

3Dボクセルベースの手法と比較してメモリが少なくてよい。また、PointNetベースの手法と比較して、surface normalとK近傍が必要でない。

結果

Hands2017ChallengeとNYUデータセットにおいてSoTA

その他(なぜ通ったか?等)

深度センサーを積んだカメラで学習したモデルは、そのカメラパラメータに依存しているため他のカメラ画像には適用できないが、3Dのデータは依存せず、ユニークであることから、本研究が行われている。