- …
- …
#151
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
2D画像から人体形状のメッシュを推定するネットワークI2L-MeshNetを提案．lixelと呼ばれる，各軸に沿った一次元の特徴量を計算し組み合わせることでSMPLやMANOの頂点単位での座標を予測するヒートマップを推定する．次元を落とすためメモリ効率がよく，高解像度な座標推定を全頂点に対して行うことができる．
新規性
画像からlixelを経由して三次元メッシュを推定するというアイデアが新規，これにより隠れている領域の推定を陽に行うことができる．ネットワークはlixelベースで関節座標のヒートマップを推定するPoseNetと，画像・PoseNetの出力を利用して各頂点座標のヒートマップを推定するMeshNetによって構成される．
結果
人体形状のデータセットとしてHuman3.6M，MSCOCO，テストのみに3DPWを使用．手の形状のデータセットとしてFreiHAND，MuCo-3DHPを使用した．既存手法より低い再構成誤差を達成．関節位置の推定を行うことで成功が向上することと，仮に正しい関節角度が与えられた場合にはMeshNetの出力の誤差が大幅に小さくなることを報告．
その他（なぜ通ったか？等）
https://github.com/mks0601/I2L-MeshNet_RELEASE
- …
- …