W-HMR: Human Mesh Recovery in World Space with Weak-supervised Camera Calibration and Orientation Correction

核心概念

Proposing W-HMR for accurate human mesh recovery in world space by decoupling global body recovery into camera calibration, local body recovery, and global body orientation correction.

摘要

The article introduces W-HMR as a solution for accurate 3D human mesh recovery in complex scenarios. It addresses the limitations of existing methods by focusing on weak-supervised camera calibration and orientation correction. The proposed method achieves high-quality reconstruction in dual coordinate systems, expanding application possibilities.

• Introduction: Discusses challenges in reconstructing 3D human bodies from monocular images.
• Camera Calibration: Introduces weak-supervised camera calibration to predict reasonable focal lengths.
• Orientation Correction: Proposes an orientation correction module to ensure reasonable poses in world space.
• Training Paradigm: Describes the three-stage training process for model development.
• Other Losses: Explains additional loss functions used for refining model performance.
• Implementation Details: Outlines the implementation specifics including backbone selection and dataset usage.
• About Datasets: Provides information on datasets used for evaluation including AGORA, HuMMan, and SPEC-MTP.
• Metrics: Details the evaluation metrics used to assess model performance.
• Evaluation Results: Summarizes results on distorted datasets (AGORA, HuMMan, SPEC-MTP) and traditional benchmarks (3DPW, H36M, MPI-INF-3D).

統計資料

W-HMRは、人間のメッシュを正確に回復するために、カメラのキャリブレーションと方向修正を弱補助しています。

引述

"W-HMR achieves high-quality reconstruction in dual coordinate systems."
"Our contribution can be grouped into weak-supervised camera calibration and orientation correction."

從以下內容提煉的關鍵洞見

W-HMR

by Wei Yao,Hong... 於 arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2311.17460.pdf

深入探究

どのようにW-HMRは他のモデルよりも優れていますか？

W-HMRは、弱教師付きカメラキャリブレーションと姿勢修正を組み合わせることで、複雑な撮影条件下でも高い精度で人間の3Dメッシュを復元する能力を持っています。他の既存の方法に比べて、W-HMRは次の点で優れています：

カメラパラメーター推定：W-HMRでは弱教師付きカメラキャリブレーションが導入されており、画像歪み情報を活用して適切な焦点距離を予測します。これにより、2D関節位置や3D復元精度が向上しました。

姿勢補正：OrientCorrectモジュールを使用して、世界座標系で人体姿勢を適切に補正することが可能です。これにより、カメラ座標系と世界座標系で同時に高品質な再構成が実現されます。

ハイブリッド回帰モジュール：W-HMRはパラメータ回帰モジュールと頂点回帰モジュールを組み合わせたハイブリッドアプローチを採用しており、細部まで詳細な人体形状情報を取得する能力があります。

急速性能向上：AGORAやSPEC-MTPなど厳しい条件下でもSOTA手法以上の性能向上が見られます。特に世界座標系での再構成精度では顕著です。