HandTailor：迈向高精度单目 3D 手部重建
计算机视觉与模式识别
2021-10-25 v2
摘要
3D 手部姿态估计与形状重建是计算机视觉中的挑战性任务。我们引入一种新框架 HandTailor，其结合基于学习的手部模块与基于优化的裁剪模块，从单目 RGB 图像实现高精度手部网格重建。所提手部模块在单一网络中统一透视投影与弱透视投影，面向精度导向与野外场景。所提裁剪模块随后利用手部模块提供的粗重建网格模型作为初始化，并迭代优化能量函数以获得更好结果。裁剪模块时间高效，在现代 CPU 上每帧仅耗 8ms。我们证明 HandTailor 在多个公开基准上取得 SOTA 性能，并在野外实验中展现令人印象深刻的定性结果。代码与视频发布于项目网页 https://sites.google.com/view/handtailor。
引用
@article{arxiv.2102.09244,
title = {HandTailor: Towards High-Precision Monocular 3D Hand Recovery},
author = {Jun Lv and Wenqiang Xu and Lixin Yang and Sucheng Qian and Chongzhao Mao and Cewu Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.09244},
year = {2021}
}
备注
BMVC2021