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#23
summarized by : Kosuke Fukazawa
どんな論文か？
ポーズ表現のSO(3)空間から正確なPose Manifoldへの距離場を求めるネットワークを学習することで、尤もらしいポーズの再構成を可能にする研究。姿勢推定のoptimizationなど、様々なタスクにおいてpose priorとして使用可能。連続性、ポーズ間距離の定義などを必要とするため、回転表現はquaternionsを用いる。
新規性
3D表現で使用される距離場を多次元のポーズ空間で使用するという、シンプルであるが強力なモデルを提案した点。既存のVAEベースのpose priorでは平均的なポーズへの回帰、ポーズ間距離の保存が不可能、分布外データに弱いなどの問題点が存在するが、本手法ではこれらの問題が解決できる。
結果
ポーズのデノイズ、部分観測復元、姿勢推定、ランダムなポーズ生成、Interpolationで既存のpose priorモデルと比較。ほとんどの数値評価において、既存のモデルを凌駕する。
その他（なぜ通ったか？等）
応用性が高く、今後様々なタスクで使用されることが期待できる。ポーズ距離の定義に人視点の価値が加わるため、精査が必要であると思われる。
project page: https://virtualhumans.mpi-inf.mpg.de/posendf/
github: https://github.com/garvita-tiwari/PoseNDF
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