2D画像から人のポーズを正確に把握する。「 I2L-MeshNet」登場【GitHub】

   

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人間のポーズ推定のための新しいネットワークが登場しました!

ほとんどの画像ベースの3D人間のポーズおよびメッシュ推定方法は、入力画像から人間のメッシュモデルのパラメータを推定しています。しかし、予測の不確実性のモデル化が難しく、トレーニングも困難になります。

韓国CVLABのGyeongsik Moonらは自身の論文で、予測ネットワークであるI2L-MeshNetを提案しています。

I2L-MeshNetは入力画像の空間関係を維持することで、予測の不確実性をモデル化します。画像からライン・ピクセルへの予測の利点から、既存の方法よりも優れていることが示されています。

参照した論文:Gyeongsik Moon, Kyoung Mu Lee,”I2L-MeshNet: Image-to-Lixel Prediction Network for Accurate 3D Human Pose and Mesh Estimation from a Single RGB Image”

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(2020年8月9日公開)

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SE2年目に突入。大学では機械工学を専攻していました。製造・工業分野などのAIの活用を深堀して、分かりやすい表現で執筆していきます。
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