: Djur från bilder. Vi lär oss en ledad, 3D, statistisk form modell av djur med mycket lite träningsdata. Vi passar modellens form och pose till 2D-bildsignaler som visar hur den generaliserar till tidigare osynliga former. Det har förekommit betydande arbete med att lära sig realistiska, artikulerade, 3D-modeller av människokroppen. Däremot finns det få sådana modeller av djur, trots många tillämpningar. Den största utmaningen är att djur är mycket mindre samarbetsvilliga än människor. De bästa mänskliga kroppsmodellerna lär sig av tusentals 3D-skanningar av människor i specifika poser, som är ogenomförbara med levande djur. Följaktligen lär vi oss vår modell från en liten uppsättning 3D-skanningar av leksaksfigurer i godtyckliga poser. Vi använder en ny delbaserad formmodell för att beräkna en första registrering till skanningarna. Vi normaliserar sedan deras pose, lär oss en statistisk formmodell och förfinar registreringarna och modellen tillsammans. På detta sätt anpassar vi exakt djur skannar från olika fyrdelade familjer med mycket olika former och poser. Med registreringen till en gemensam mall lär vi oss en form utrymme som representerar djur inklusive lejon, katter, hundar, hästar, kor och flodhästar. Djurformer kan provtas från modellen, poserade, animerade och lämpade för data. Vi visar generalisering genom att anpassa den till bilder av verkliga djur, inklusive arter som inte setts under träning.
SMPL-modellen utvidgades till djur av Zuffi et al. REF, där bristen på rörelse fånga data för djur försökspersoner är skickligt övervinns genom att bygga modellen från 41 3D skanningar av leksak figuriner från fem fyrdubblade familjer i godtyckliga poser.
3D Menagerie: Modeling the 3D Shape and Pose of Animals
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}