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#133
summarized by : hayamizu ryo
どんな論文か？
本論文では従来のSkinned Multi-Person Linear (SMPL)が有するアノテーション問題を解決する3D人体モデルDeepDazを提案する．DeepDazは人体の生成を自由に制御できる一連の独立したパラメータを持つ．DeepDazに基づいてデータ生成システムを構築し，約13億個の対応点を含む超高密度合成ベンチマークUltraPoseを構築する．
新規性
SMPLモデルをDeepDazに置き換えることで様々なポーズを簡単に生成可能とする．DeepDazはCG業界の設計基準にも適合する．リアルな人体生成システムとアノテーションコストのない13億点のアノテーションを含む新しい大規模合成ベンチマークUltraPoseを提案する．UltraPoseデータセットで学習後，実世界の高密度ポーズ推定に適用できる.
結果
変換器ベースのモデルTransUltraを設計し，我々のUltraPoseで十分に学習させた結果，TransUltraはUltraPoseベンチマークで最高の性能を達成しただけでなく，実世界のシナリオにも適用可能であることを示した．
その他（なぜ通ったか？等）
https://github.com/MomoAILab/ultrapose
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