#540
summarized by : hayamizu ryo
Accurate 3D Body Shape Regression Using Metric and Semantic Attributes
Vasileios Choutas; Lea Müller; Chun-Hao P. Huang; Siyu Tang; Dimitrios Tzionas; Michael J. Black

どんな論文か？

服を着た状態でも1枚のRGB画像から3Dの身体形状と姿勢を推定するSHAPYを提案．また，SHAPYを学習させるために35人の被験者の3Dボディスキャンといくつかの実画像を合計2543枚含んだ"Human Bodies in the Wild"（HBW）データセットを構築する．
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新規性

SMPLボディメッシュの関数を定義し，人体計測値のセットを返す．身体特徴を画像から計測が可能な場合，グランドトゥルースと異なるメッシュ計測にペナルティを与える損失値を用いる．また，3次元身体と言語的属性スコアを対応付ける「属性への形状」を学習し，メッシュを属性スコアに対応付け，グランドトゥルーススコアとの差異を求める．

結果

SHAPYを自然で多様な衣服の画像データセットHuman Bodies in the Wild，MMTS，で従来手法と比較した結果，SHAPYは弱い3次元形状監視だけを用いた他の全ての手法を大きく上回った．

その他（なぜ通ったか？等）

https://ps.is.mpg.de/

このページで利用されている画像は論文から引用しています．