MMAug, 2021

DC-GNet：用于 3D 人体形状重建的深度网格关系捕获图卷积网络

PDF
TL;DR本文提出了一种基于图卷积神经网络的深度网格关系捕捉方法，结合形状完整性任务实现单张图像的 3D 人体形状重建，通过在网格节点之间的深度关系编码来解决预定义邻接矩阵的局限性，并通过形状完成任务来学习各种遮挡情况的先验知识减轻了性能退化问题。
3d human shape reconstructiondeep mesh relation capturing graph convolution networkshape completion taskmesh verticesocclusion cases
发现论文，激发创造
  • Pose2Mesh: 从二维人体姿势恢复三维人体姿势和网格的图卷积网络

    使用图卷积神经网络的三维人体姿态估计方法 Pose2Mesh 直接从二维人体姿势估计三维网格顶点坐标，避免出现影响训练数据的外部环境的干扰，并且在多个基准数据集上优于以往的方法。

    Aug, 2020

  • 卷积网格回归实现单张图片人体形状重建

    本文解决从单张图像中估计 3D 人体姿态和形状的问题，提出在保留 SMPL 模板网格拓扑的同时，使用 Graph-CNN 直接回归网格顶点的三维位置，与基于模型参数回归的可比较基线相比，我们的方法具有更好的效果。

    May, 2019

  • 用于 3D 人体姿势回归的语义图卷积网络

    本文提出了一种新的神经网络结构 Semantic Graph Convolutional Networks（SemGCN），它能够学习在回归任务中捕捉图形结构数据中的语义信息，特别是局部和全局节点之间的关系，并将其应用于 3D 人体姿势回归，结果表明 SemGCN 仅使用 90％的参数就优于现有技术水平。

    Apr, 2019

  • 基于迭代图滤波网络的三维人体姿态估计

    本文介绍了一种基于迭代图滤波的框架，用于 3D 人体姿势估计，并通过高斯 - 塞德尔迭代法设计了 Gauss-Seidel 网络架构，利用邻接修正和跳跃连接等方法改善模型性能。实验结果表明，该方法在两个标准数据集上都超过了其他基准方法，达到了最先进性能。

    Jul, 2023

  • 条件有向图卷积用于三维人体姿态估计

    本文提出一种基于有向图模型的 U 型结构的条件有向图卷积网络，用于从单目视频中进行 3D 人体姿势估计，实验结果表明有向图模型可以更好地利用人体骨骼的层次结构，而条件连接可以为不同的姿态产生自适应的图拓扑。

    Jul, 2021

  • 用于从 2D 人体姿态估计中获得人体姿态和形状的模块化多阶段轻量级图转换网络

    本文提出了一种基于图表的变形网络，实现了从二维人体姿态到三维人体姿态的估计和到三维人体网格参数的回归。该方法在保证精度的同时，优化了计算效率，具有广泛的实际应用价值。

    Jan, 2023

  • 全局 - 局部自适应图卷积网络 用于 3D 人体

    通过使用全局本地自适应图卷积网络 (GLA-GCN) 并利用地面实况数据，作者针对 3D 人体姿势估计中的姿势抬升问题提出了一种简单而有效的模型设计，实验证明该设计在三个基准数据集上表现出了明显的优于现有方法的效果。

    Jul, 2023

  • 从单一深度图中回归手部网格顶点的双网格网络

    本文提出了一种通过从单个深度图中回归网格模型顶点坐标来恢复手部密集 3D 表面的方法，使用两阶段 2D 完全卷积网络架构和可微分算子来实现，能够通过自我监督实现更好的效果，表现优异。

    Jul, 2019

  • 针对动态场景的图注意力网络相机重定位

    我们提出了基于图注意力网络的方法，利用场景三角网格表示来估计动态环境下的图像相机位置，通过三个组件（图神经网络、卷积神经网络和神经网络模型）的端到端训练，结合 RANSAC 算法和点云表示有效地提高了相机位置精度。

    Sep, 2022

  • HumanMeshNet：人类的多边形网格恢复

    提出一种新模型 HumanMeshNet，它在多分支、多任务设置下，通过回归模板网格的顶点以及使用三维骨架位置进行规则化，隐式地学习了网格表示，从而实现虚拟、增强现实平台、动画行业、电子商务领域等方面的实时重建，并在三个公开数据集上展示了可比较的表面精度和关节误差性能。

    Aug, 2019