https://sanghunhan92.github.io/conference/2K2K/
High-fidelity 3D Human Digitization from Single 2K Resolution Images | Project Page
Abstract High-quality 3D human body reconstruction requires high-fidelity and large-scale training data and appropriate network design that effectively exploits the high-resolution input images. To tackle these problems, we propose a simple yet effective 3
sanghunhan92.github.io
내가 속한 Polygom 이라는 회사에서 공개한 데이터셋 중 2K2K가 있다. CVPR 2023 Highlight로 나갔던 위 논문에 해당하는 데이터셋인데, 2000개의 1M vertex body scan 데이터셋이다.
기존 공개되었던 데이터셋이 scale이나 이름 정렬, SMPLX의 정확도 등 크고 작은 이슈들이 빈번해서 내가 재처리한 뒤, 다시 공개하는 작업을 했다.
HuggingFace Polygom2K2K dataset
https://huggingface.co/datasets/polygom-team/2K2K
polygom-team/2K2K · Datasets at Hugging Face
You need to agree to share your contact information to access this dataset This repository is publicly accessible, but you have to accept the conditions to access its files and content. The dataset is encrypted to prevent unauthorized access. Please fill o
huggingface.co
- 원본 2000개의 body scan은 이전과 전부 동일하다. (1M vertex로 downsampling되어 있는 형태)
- 각 샘플은 [0,1] x [0,1] x [0,1] volume 안으로 normalize되어 있으며 xz 평면이 바닥을 의미하고 x 0.5, z 0.5에 발 끝이 위치하도록 centering되어 있다. (다시 말해 xz 평면 중앙에 사람이 서있는 모양)
- openpose를 이용해 3D keypoint를 triangulation해서 얻어냈고 (noisy) 이후 keypoint loss와 chamfer distance로 SMPLX 모델을 피팅했다. (위 예시에서 가운데 결과들)
- 이후 NeutralICP를 이용해서 SMPL vertex 27554 버전도 추가로 피팅했다. (non rigid fitting)
-> 이건 SMPLX랑 topology가 달라서 SMPLX과 혼용할 순 없는데, 혹 누군가 body scan에 타이트하게 달라붙은 template model을 필요로 할까 싶어서 내가 추가로 만들어 둔 것이다.
자세한 내용은 위 huggingface를 참조!
2K2K 데이터셋이 알게 모르게 활용이 많이 되고 있는 데이터셋이라 요청이 꽤 있는데, 내가 재처리한 데이터가 도움이 되었으면 좋겠다.
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