Im2Mesh GAN：从单张RGB图像精确恢复三维手部网格
计算机视觉与模式识别
2021-01-28 v1
摘要
本工作研究从单张RGB图像恢复手部网格。与多数采用参数化手部模型作为先验的现有方法不同，我们表明手部网格可直接从输入图像学习。我们提出一种称为Im2Mesh GAN的新型GAN，通过端到端对抗训练学习网格。通过将网格解释为图，我们的模型能够捕捉网格顶点间的拓扑关系。我们还将一种三维表面描述子引入GAN架构以进一步捕捉相关的三维特征。我们实验了两种方法：一种可利用图像与对应网格的耦合真值数据可用性，另一种则应对无对应真值情况下网格估计这一更具挑战性的问题。通过大量评估，我们证明所提方法优于当前最优(state-of-the-art)方法。
引用
@article{arxiv.2101.11239,
title = {Im2Mesh GAN: Accurate 3D Hand Mesh Recovery from a Single RGB Image},
author = {Akila Pemasiri and Kien Nguyen Thanh and Sridha Sridharan and Clinton Fookes},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.11239},
year = {2021}
}