서로 가려지는 대상
손이 물체를 잡으면 손가락 일부가 보이지 않고 물체도 손에 가려질 수 있다. HO-3D 관련 연구는 이런 상호 가림 때문에 어려운 손·물체 자세 주석을 다룬다.
시퀀스 전체의 최적화
한 프레임을 따로 주석하는 대신 RGB-D 카메라로 수집한 시퀀스의 모든 프레임에서 손과 물체 자세를 공동 최적화한다. 시간과 관측 정보를 함께 활용하는 방법이다.
원논문의 자료 범위
2020년 논문 버전은 77558개 프레임과 68개 시퀀스, 10명 및 10개 물체를 보고했다. 이 수치는 해당 버전의 범위로 이후 공개 자료의 변경과 구별해야 한다.
학습과 평가의 차이
관련 연구는 가림이 큰 상황에서 단일 RGB 영상으로 손 자세를 예측하는 방법도 제시했다. 주석 수집에 쓴 깊이·다중 프레임 정보와 추론 시 입력으로 주는 정보를 나누어 이해해야 한다.
관련 문서
DexYCB / ChildPlay-Hand / 자세 추정 / RGB-D 카메라 / 최적화 / 컴퓨터 비전