body3 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. SPEC: Seeing People in the Wild with an Estimated Camera 리뷰 ICCV 2021 Figure 1에서 알 수 있듯이 기존의 SOTA모델은 weak perspective camera를 이용하기 때문에 부정확한 mesh를 복원합니다. 이 논문에서 제안한 모델은 perspective camera parameter를 추정하여 더욱 정확한 mesh를 복원할 수 있습니다. Abstract 요약 Weak perspective camera는 고정된 focal length와 고정된 카메라 rotation을 이용합니다. 이는 부정확한 mesh 복원을 초래합니다. 이 논문에서 neural network는 field of view와 camera pitch, roll을 추정합니다. 또한 callibration 정확도를 높이기 위해 새로운 loss를 고안했습니다. 추가로, SPEC-SYN과 SPEC-MPT라는.. 2022. 3. 14. 이전 1 다음
