Abstrakt. I detta dokument föreslås användning av ett end-to-end Convolutional Neural Network för direkt återuppbyggnad av 3D-geometrin hos människor genom volymregression. Den föreslagna metoden kräver inte montering av en formmodell och kan tränas att arbeta från en mängd olika indatatyper, oavsett om det är landmärken, bilder eller segmenteringsmasker. Dessutom är icke-synliga delar, antingen självinfattade eller på annat sätt, fortfarande rekonstruerade, vilket inte är fallet med djupkarta regression. Vi presenterar resultat som visar att vår metod kan hantera både pose variation och detaljerad rekonstruktion med hjälp av lämpliga dataset för träning. Nyckelord: 3D-rekonstruktion, rekonstruktion av människokroppen, Volumetrisk regression, VRN, Single Image Reconstruction Bild. 1................................................................ Några exempel resultat med hjälp av vår metod när den tränas med ett högkvalitativt detaljerat träningsset.
Jackson och Al. REF rekonstruerar 3D-geometrin hos människor genom volymregression och visar förmågan att ge finskaliga detaljer.
3D Human Body Reconstruction from a Single Image via Volumetric Regression
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}