HumanGPS：用于稠密人体对应的测地保持特征
计算机视觉与模式识别
2021-03-30 v1
摘要
本文中，我们解决了在任意相机视角与身体姿态下建立人体图像间稠密对应的问题。现有方法要么假设帧间小运动，要么依赖局部描述子，无法处理大运动或视觉上易混淆的身体部位（如左手与右手）。相反，我们提出了一个深度学习框架，将每个像素映射到特征空间，其中特征距离反映了像素间如同投影到3D人体扫描表面上的测地距离。为此，我们引入了新的损失函数，根据表面上的测地距离将特征推远。无需任何语义标注，所提嵌入自动学会区分视觉相似部位并将不同主体对齐到统一特征空间。大量实验表明，所学嵌入能生成准确的图像间对应，并在主体内与主体间均具卓越泛化能力。
引用
@article{arxiv.2103.15573,
title = {HumanGPS: Geodesic PreServing Feature for Dense Human Correspondences},
author = {Feitong Tan and Danhang Tang and Mingsong Dou and Kaiwen Guo and Rohit Pandey and Cem Keskin and Ruofei Du and Deqing Sun and Sofien Bouaziz and Sean Fanello and Ping Tan and Yinda Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.15573},
year = {2021}
}