Human4 PARE: Part Attention Regressor for 3D Human Body Estimation 리뷰 논문 제목 PARE: Part Attention Regressor for 3D Human Body Estimation (ICCV2021) 논문 바로가기 https://arxiv.org/pdf/2104.08527.pdf 위의 그림은 이 논문이 제안한 PARE 모델이 occlusion(가림)에도 mesh를 이미지에 맞게 복원할 수 있다는 것을 보여줍니다. PARE 모델 이전에 나온 기존 모델인 SPIN에 비해 occlusion sensitivity heatmap의 에러 값이 낮음을 확인할 수 있습니다. 논문 제목에서도 알 수 있듯이 Part Attention Regressor를 통해 3D human body를 추정하는 모델을 제안했습니다. Abstract Figure 1에서도 알 수 있듯이 기존의 모델이 p.. 2022. 6. 20. Dynamic Surface Function Networks for Clothed Human Bodies 리뷰 이 논문은 RGB-D 이미지로부터 옷+사람 몸에 대한 3D mesh를 복원하는 방법을 제안했습니다. Abstact 정리 이 논문은 옷 입은 사람의 temporal으로 일관된 mesh 복원과 트래킹을 위한 방법을 제안했습니다. 주어진 RGB-D 연속된 이미지에서, dynamic surface function network를 기반으로 한 person-specific body model을 배웁니다. MLP를 이용하여 사람의 표면을 SMPL 모델의 canonical space로 임베딩합니다. 클래식한 forward 렌더링으로 represented surface는 template mesh의 topology를 이용하여 라스터화할 수 있습니다. template mesh의 각 표면 점들에 대해 MLP는 실제 표면 위치.. 2022. 3. 28. Multi-Instance Pose Networks: Rethinking Top-Down Pose Estimation 리뷰 Abstract 정리 보통 top-down 방식의 pose estimation 방법은 bounding box 내부에 사람이 1명 있다고 가정을 합니다. 하지만 사람이 겹쳐서 있는 경우, 하나의 bounding box에도 2명 이상의 사람이 존재할 수 있습니다. 이러한 한계를 극복하고자 이 논문에서는 Multi-Instance Pose Network (MIPNet)을 제안했습니다. MIPNet은 2D skeletons을 추정합니다. 그리고 HRNet과 비교했을 때 성능이 좋았으며 부정확한 bounding boxes을 썼을 때 (when fewer, high confidence bounding boxes are used,), HRNet은 성능이 많이 떨어졌지만, MIPNet은 비교적 덜 떨어졌습니다. Int.. 2022. 3. 22. Pose-Guided Human Animation from a Single Image in the Wild 리뷰 코드, 동영상, 논문 Abstract 정리 기존의 pose transfer 방법들은 새로운 scene에 대해 결함이 생깁니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 이 논문에서 제안한 네트워크는 silhouette, garment labels 그리고 texture를 생성한다고 합니다. 각각의 모듈화된 네트워크는 합성 데이터를 통해 학습이 됩니다. 그리고 inference 과정에서, 학습된 네트워크는 appearance에 관한 통일된 representation을 생성하고 다양한 pose에 동일한 garment labels를 생성합니다. 통일된 represnetation은 완벽하진 않지만 pose change에도 강력한 일정한 appearnce를 생성합니다. Introduction 정리 기존의 방법들은 같은 데이터 .. 2022. 3. 17. 이전 1 다음
