Unsupervised Learning of Probably Symmetric Deformable 3D Objects from Images in the Wild (CVPR2020)

Unsupervised Learning of Probably Symmetric Deformable 3D Objects from Images in the Wild
https://elliottwu.com/projects/unsup3d/



CVPR2020でベストペーパーに選ばれた論文．画像中の物体は左右対称の形状をしていることを仮定し，1枚の画像から三次元形状を推定する．


ネットワークではdepth, albedo, light, 視点を推定し，推定結果をもとにレンダリングを行い，レンダリング結果と入力画像が一致するように最適化を行っていく．対称性の制約を導入するために，推定結果の左右を反転した結果についても検証を行う．ただし，上の図のように前髪などの部分は左右対称でない場合もあるため，各領域の信頼度を算出するネットワークも利用する．


1枚の画像から3Dのモデルを作成する方法は様々提案されており，特に人の顔に関してはテンプレートモデルのフィッティングを利用した方法が主流になっている．一方で，この手法は左右の対称性のみを仮定しているため，人以外の対称性を持つ物体に関しても適用できる．しかしながら，推定される形状の品質はまだまだこれからという感じ．

コード以外にもデモページが準備されており，画像をアップロードすることで簡単に手法を試してみることが出来るようになっている．

https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/blog/unsupervised-learning-of-probably-symmetric-deformable-3d-objects-from-images-in-the-wild.html?image=004_face&type=human

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