AJAHR：切断関節認識3D人体メッシュ復元
なぜ重要か: 企業や社会への影響が見込まれ、一般メディアにも波及する可能性があります。
arXiv:2509.19939v1発表タイプ：クロス
要約：既存の人体メッシュ復元手法は標準的な人体構造を前提としており、肢体欠損などの多様な身体的条件を考慮していません。この仮定は、切断者への適用においてバイアスを招き、適切なデータセットの不足によりその問題はさらに悪化します。このギャップに対処するため、肢体欠損者向け3D人体メッシュ復元（AJAHR）を提案します。これは、肢体欠損者のメッシュ再構成を改善する適応型ポーズ推定フレームワークです。本モデルは、メッシュ復元ネットワークと共同で訓練された身体部位切断分類器を統合し、潜在的な切断を検出します。また、広範な切断者のポーズを提供する合成データセットであるAmputee 3D（A3D）も導入します。非切断者に対する競争力のある性能を維持しながら、本手法は切断者に対して最先端の結果を達成します。追加資料はプロジェクトウェブページでご覧いただけます。
原文（英語）を表示
Title (EN): AJAHR: Amputated Joint Aware 3D Human Mesh Recovery
arXiv:2509.19939v1 Announce Type: cross
Abstract: Existing human mesh recovery methods assume a standard human body structure, overlooking diverse anatomical conditions such as limb loss. This assumption introduces bias when applied to individuals with amputations – a limitation further exacerbated by the scarcity of suitable datasets. To address this gap, we propose Amputated Joint Aware 3D Human Mesh Recovery (AJAHR), which is an adaptive pose estimation framework that improves mesh reconstruction for individuals with limb loss. Our model integrates a body-part amputation classifier, jointly trained with the mesh recovery network, to detect potential amputations. We also introduce Amputee 3D (A3D), which is a synthetic dataset offering a wide range of amputee poses for robust training. While maintaining competitive performance on non-amputees, our approach achieves state-of-the-art results for amputated individuals. Additional materials can be found at the project webpage.
Published: 2025-09-24 19:00 UTC