3d hand reconstruction | BriefGPT

关键词3d hand reconstruction

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通过聚合基于先验知识的手部内部和交互图来进行手 - 物体交互场景的 3D 手部重建
最近，3D 手部重建在人机合作中越来越受关注，特别是在手物互动场景中。然而，由于交互造成的严重手部遮挡问题，仍然存在巨大挑战，包括准确性和物理可信度的平衡、模型参数的高度非线性映射以及遮挡特征的增强。为了克服这些问题，我们提出了一种结合基于
PDF4 months ago
使用遮挡感知纹理回归的概率化注意力模型进行三维手部重建
该研究提出一种基于概率模型和注意力机制的框架来提高单幅图像中的三维手部重建精度和抗噪性，其中模型基于网络的先验概率分布和关节节点之间的依赖关系，通过关节与网格顶点之间的关联来改进特征表示，同时使用学习型自遮挡感知的手部纹理回归模型来获得高保
PDFa year ago
通过自监督学习实现视频中一致的 3D 手部重建
提出了一种通过自监督学习从单目视频中重构 3D 手部模型的方法，利用 2D 手部关键点和图像纹理约束进行姿态、形状、纹理、相机视角的估计，达到与全监督方法相似的重构性能，尤其是在视频训练数据下可以显著提高重构精度和一致性。
PDF2 years ago
CVPR基于模型的自监督学习实现的 3D 手部重建
本文提出了一种利用自我监督的三维手部重建网络，通过利用易于提取的二维关键点从输入图像中获取几何线索，并通过一套新颖的损失函数推理出网络输出，以进行精确的手部重建。与使用手动标注数据训练的方法相比，我们的方法减少了对手动标注的依赖，并展示了在
PDF3 years ago
ICCVI2UV-HandNet：准确高保真的三维手部网格建模的图像到 UV 预测网络
本篇论文提出了一种基于 I2UV-HandNet 模型的 3D 手部姿态和形状估计方法，通过使用 UV 位置图像的低分辨率和高分辨率图像进行图像到图像转换来恢复 3D 手模型，成功实现了对手部形状的 UV 表示，在多个具有挑战性的数据集上，
PDF3 years ago
CVPR使用 Transformer 进行端到端的人体姿势和网格重建
本研究提出了一种名为 MEsh TRansfOrmer（METRO）的新方法，该方法使用变压器编码器来同时建模顶点 - 顶点和顶点 - 关节交互，并从单个图像中输出 3D 关节坐标和网格顶点，其非依赖于任何参数化网格模型，可以轻松地扩展到其
PDF4 years ago