正確な3D手関節位置推定のための拡散モデルに基づくHandDiff

Conceptos Básicos

拡散モデルを用いて、深度画像とポイントクラウドの入力から、反復的に手関節位置を正確に推定する。

Resumen

本論文は、拡散モデルを用いた新しい3D手姿勢推定手法であるHandDiffを提案している。HandDiffは、深度画像とポイントクラウドを入力として、反復的な除雑音プロセスを通じて、正確な3D手関節位置を推定する。

具体的には以下の特徴を持つ:

• 関節ごとの条件生成モジュールと、局所特徴に基づく除雑音モジュールを導入し、各関節の位置推定精度を向上させる
• 関節間の運動学的関係を捉えるグラフ畳み込み演算を組み込む
• 4つのベンチマークデータセットで最新の精度を達成

HandDiffは、深度画像とポイントクラウドの両方の情報を活用し、関節ごとの局所特徴と運動学的関係を考慮することで、従来手法を大きく上回る精度を実現している。

Estadísticas

深度画像と3Dポイントクラウドを入力として使用
手関節の3D座標を出力

Citas

なし

Ideas clave extraídas de

HandDiff

by Wencan Cheng... a las arxiv.org 04-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.03159.pdf

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