Data Structure ?
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*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
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その中には、80人の人物が様々な服装で70種類の行動を行っている高精度の画像が250万枚含まれています。
データセットは、顔、骨格、深度、通常の画像および光の変化を分割して注釈付けすることにより、無数のタスクに適用できるようになっています。
画像を生成するために、研究者たちは新しい球形領域保持パラメータ化アルゴリズムを提案しました。このアルゴリズムは、既存の球形マップを改良したもので、球形マップは細長い身体部分を収縮させる傾向があり、幾何学的画像が不完全になる問題を引き起こします。
最後に、生成ネットワークは、エンドツーエンドの方式で服装を着た人物の幾何学的画像を生成するために使用されます。この方法は、元の画像と合成画像における身体のポーズと衣服の形状を捉えるための良い解決策を提供します。
潜在的な応用と影響
この研究成果は、ディープラーニングによる着衣した人体モデルの再構築を最適化するために大きな潜在的な推進力となります。さらに、この研究は、ビデオ、幾何学的画像の正則化手法、分割および3D再構築の統合に拡張できる可能性を提供します。これらの分野はすべて、3DPeopleデータセットから恩恵を受けることができます。
データファイル
著作権の理由から、私たちはモデルの3Dネットワークモデルやオリジナルファイルを共有することはできません。使用したアニメーションは、CMU MoCapデータベースから取得したものです。
データ引用
@inproceedings{pumarola20193dpeople,
title={{3DPeople: 着衣した人間の形状をモデリングする}},
author={Pumarola, Albert と Sanchez, Jordi と Choi, Gary と Sanfeliu, Alberto と Moreno-Noguer, Francesc},
booktitle={国際コンピュータビジョン会議 (ICCV)},
year={2019}
}
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