Cross-view and Cross-pose Completion for 3D Human Understanding
作者: Matthieu Armando, Salma Galaaoui, Fabien Baradel, Thomas Lucas, Vincent Leroy, Romain Brégier, Philippe Weinzaepfel, Grégory Rogez
分类: cs.CV
发布日期: 2023-11-15 (更新: 2024-04-18)
备注: CVPR 2024
💡 一句话要点
提出基于自监督学习的3D人类理解方法以解决数据不足问题
🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 自监督学习 3D人类理解 跨视角 跨姿态 人体网格恢复 计算机视觉 深度学习
📋 核心要点
- 现有方法主要依赖于通用数据集进行预训练，导致在特定领域（如人类理解）表现不佳。
- 本文提出了一种自监督学习方法，通过使用部分遮挡的人类图像对进行训练，解决数据不足问题。
- 实验结果显示，所提方法在多个下游人类中心任务中超越了现有自监督预训练方法，性能显著提升。
📝 摘要（中文）
人类感知与理解是计算机视觉的重要领域，近年来，利用在大数据集上预训练的大模型取得了显著进展。本文假设传统的预训练策略依赖于通用的物体中心图像数据集（如ImageNet）存在重要的领域转移问题。另一方面，收集特定领域的真实标签（如2D或3D标签）并不具备良好的扩展性。因此，本文提出了一种基于自监督学习的预训练方法，专注于人类中心数据，仅使用图像。该方法利用人类图像对进行训练，通过部分遮挡的图像重建被遮挡部分，结合立体（跨视角）和时间（跨姿态）图像对，学习3D和人类运动的先验知识。实验结果表明，该方法在多个下游任务中优于现有自监督预训练方法，并在基于模型和无模型的人体网格恢复任务中取得了最先进的性能。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决人类理解领域中数据不足的问题，现有方法依赖于通用数据集，导致在特定任务上效果不佳。
核心思路：提出基于自监督学习的预训练方法，利用部分遮挡的图像对进行训练，结合跨视角和跨姿态的图像对，学习3D和人类运动的先验知识。
技术框架：整体架构包括两个主要模块：一个用于身体中心任务，另一个用于手部中心任务。模型通过输入部分遮挡的图像和另一幅图像，重建被遮挡部分。
关键创新：最重要的创新在于利用自监督学习方法，结合立体和时间信息进行预训练，显著提升了模型在特定任务上的表现。
关键设计：采用通用的变换器架构，设计了特定的损失函数来优化重建效果，确保模型能够有效学习到人类运动和3D结构的先验知识。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提模型在多个下游任务中超越了现有自监督预训练方法，尤其在基于模型和无模型的人体网格恢复任务中，取得了最先进的性能，提升幅度显著，展示了该方法的有效性和实用性。
🎯 应用场景
该研究在3D人类理解领域具有广泛的应用潜力，特别是在虚拟现实、增强现实和人机交互等领域。通过提高对人类运动和姿态的理解，能够为智能机器人、动画制作和运动分析等提供更精准的技术支持，推动相关技术的发展与应用。
📄 摘要（原文）
Human perception and understanding is a major domain of computer vision which, like many other vision subdomains recently, stands to gain from the use of large models pre-trained on large datasets. We hypothesize that the most common pre-training strategy of relying on general purpose, object-centric image datasets such as ImageNet, is limited by an important domain shift. On the other hand, collecting domain-specific ground truth such as 2D or 3D labels does not scale well. Therefore, we propose a pre-training approach based on self-supervised learning that works on human-centric data using only images. Our method uses pairs of images of humans: the first is partially masked and the model is trained to reconstruct the masked parts given the visible ones and a second image. It relies on both stereoscopic (cross-view) pairs, and temporal (cross-pose) pairs taken from videos, in order to learn priors about 3D as well as human motion. We pre-train a model for body-centric tasks and one for hand-centric tasks. With a generic transformer architecture, these models outperform existing self-supervised pre-training methods on a wide set of human-centric downstream tasks, and obtain state-of-the-art performance for instance when fine-tuning for model-based and model-free human mesh recovery.