対応する DensePose マークアップなしで、写真から動物の体表面の 3D 座標を予測する高品質のモデルをトレーニングすることは可能ですか?
Facebook 人工知能研究の研究者は、CVPR 2020 マシン ビジョン カンファレンスでこの問題を提起しました。
DensePose タスクについて
DensePose-COCO , (). COCO 2014.
:
bounding boxes ,
pixel-perfect foreground-background ,
32 , ,
(c, u, v) , c — , u , v — .
:
( ) 3D , .. 2D SMPL . (c, u, v) .
5 50 COCO 2014.
Mask-RCNN 3D .
- . , . :
DensePose-COCO COCO Dataset , 3D . . , , , .
DensePose Average Precision = 34.9. , = 46.8. , 0 100. knowledge transferring?
, ( , ). SMPL 3D .
, , .
Show me the code!
通常、FAIR のような著名な科学グループが発行する記事には、コードが付いています。どちらの記事も、GitHub の公式の detectron2 リポジトリ内で入手できます 。
Caffe2 に基づく最初のバージョンの detectron を使用して記述された、最初の記事の初期のコードも GitHub で見つけることができます。