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CVPR2022 | 从单张图像中重建出 3D 狗狗的形状!
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https://github.com/runa91/barc_release 我们的目标是从单个图像中恢复狗的 3D 形状和姿势。这是一项具有挑战性的任务,因为狗表现出各种各样的形状和外观,并且高度清晰。最近的工作建议从图像中直接回归带有附加肢体尺度参数的 SMAL 动物模型。我们的方法称为 BARC(使用分类的品种增强回归),在几个重要方面超越了先前的工作。首先,我们修改了 SMAL 形状空间,使其更适合表示狗的形状。但是,即使使用更好的形状模型,从图像中回归狗形状的问题仍然具有挑战性,因为我们缺乏具有 3D 地面实况的配对图像。为了弥补配对数据的缺乏,我们制定了利用犬种信息的新损失。特别是,我们利用了同一品种的狗具有相似体型的事实。我们制定了一种新的品种相似性损失,包括两部分:一个术语鼓励来自同一品种的狗的形状比不同品种的狗更相似。第二个是品种分类损失,有助于产生可识别的品种特定形状。通过消融研究,我们发现我们的品种损失比没有它们的基线显着提高了形状准确性。我们还通过感知研究将 BARC 与 WLDO 进行了定性比较,发现我们的方法产生的狗明显更加逼真。这项工作表明,关于遗传相似性的先验信息可以帮助弥补 3D 训练数据的不足。这个概念可能适用于其他动物物种或物种群。
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