LiDAR-HMR: LiDARから3Dヒューマンメッシュの回復

近年、点群認識タスクがますます注目を集めています。本論文では、スパースなLiDAR点群から3次元人体メッシュを推定する最初の試みについて報告します。我々は、点群から人体の姿勢とメッシュを推定する際の主な課題が、LiDAR点群のスパーシティ（疎性）、ノイズ、および不完備性にあることを発見しました。これらの課題に対処するために、効果的なスパースからデンスへの再構成スキームを提案し、3次元人体メッシュの再構成を行います。これは、人体のスパース表現（3次元人体姿勢）を推定し、徐々にボディーメッシュを再構成することを含みます。点群の3次元構造情報をより効果的に活用するために、カスケードグラフトランスフォーマー（graphormer）を使用して、スパースからデンスへの再構成過程で点群特徴を導入します。公開データベースでの実験結果は、提案手法の有効性を示しています。コード: https://github.com/soullessrobot/LiDAR-HMR/