#670
summarized by : fnakamura
Weakly-Supervised Mesh-Convolutional Hand Reconstruction in the Wild

どんな論文か?

3D mesh reconstruction のための弱教師ありのシンプルかつ性能のよい Encoder-Decoder アーキテクチャを提案した。実験室的でない現実的な場面でのベンチマークでエラーを大幅に減少した。
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新規性

アノテーションのない画像から 3D mesh を生成するアルゴリズムを導入、この手法はスケール可能かつ計算資源を大きく消費しない。 同手法による 50k の mesh データセットを公開した。 シンプルな手法で SOTA を達成した。Decoder として spatial mesh convolution が他の手法と比較してより良い性能となることを実験的に示した。

結果

Rendered Hand Pose Dataset や FreiHAND といった既存データセットを対象に、MAE, AUC, F-score で評価し、いずれの指標でも SOTA となった。

その他(なぜ通ったか?等)