Abstrakt. Uppskattning av mänsklig form är en viktig uppgift för videoredigering, animation och modeindustrin. Att förutsäga 3D mänsklig kroppsform från naturliga bilder är dock mycket utmanande på grund av faktorer som variation i mänskliga kroppar, kläder och synsätt. Tidigare metoder som tar itu med detta problem försöker vanligtvis att passa parametrisk kropp modeller med vissa tidigare på pose och form. I detta arbete argumenterar vi för en alternativ representation och föreslår BodyNet, ett neuralt nätverk för direkt slutsats av volymetrisk kroppsform från en enda bild. BodyNet är ett end-to-end trainingable nätverk som drar nytta av (i) en volymetrisk 3D-förlust, (ii) en multi-view re-projection förlust, och (iii) mellanliggande övervakning av 2D pose, 2D kroppsdel segmentering och 3D pose. Var och en av dem resulterar i prestandaförbättringar som visas av våra experiment. För att utvärdera metoden passar vi SMPL-modellen till vår nätverksutgång och visar toppmoderna resultat på SURREAL och Unite the People dataset. Förutom att uppnå toppmodern prestanda möjliggör vår metod även volymetrisk kroppsdelssegmentering.
Bodynet REF utforskar ett nätverk som förutsäger voxeliserad mänsklig kroppsform.
BodyNet: Volumetric Inference of 3D Human Body Shapes
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}