HANDS@ECCV24 핸드 심포지엄 및 챌린지, 공모전에 대한 제출 및 참여를 진심으로 환영합니다.

Introduction

제8회 HANDS가 ECCV24(9월 30일 오후, 밀라노)에서 워크숍과 챌린지를 포함하여 진행됩니다. HANDS는 관련 손 연구자 및 실무자가 자신의 작업을 공유하고 잠재적인 협력에 대해 논의할 수 있는 플랫폼을 제공할 것입니다. HANDS의 지난 7개 에디션 역시 큰 성공을 거두었습니다. 본 문서는 번역본이므로 자세한 내용은 공식 홈페이지를 참조하시기 바랍니다.

HANDS@ECCV24 홈페이지 : https://www.php.cn/link/73d4d7b15bfefa13c4a035fa16bb99ed

핸드 세미나 및 제출 : 세미나는 손 관련 방향에 중점을 두고 손 관련 분야의 전문가를 초청합니다. 커팅을 하세요 - 가장자리보고. 특히 관련 장문의 투고를 진심으로 환영합니다.

Hand 챌린지: 최신 핸드 빅데이터 세트인 AssemblyHands, ARCTIC, OakInk2 및 UmeTrack을 기반으로 하는 이 챌린지는 여러 트랙을 구성하고 관련 알고리즘의 개발을 촉진하기를 희망합니다.

논문 제출

제출 URL: https://www.php.cn/link/b8c4464e7ee7dc326d7807a8549e449f

제출 방향: 손 자세 추정, 손 Rec 등 손과 관련된 모든 방향 건설 , 손-물체 상호작용, 제스처 분석, 제스처 생성, 수화 인식, 로봇 제어 및 로봇 잡기 등

제출 규칙: 긴 글은 반박 단계 없이 1회 이중 맹검 심사를 거치며, 공식 ECCV24 템플릿 및 제한사항은 입학 후 ECCV24 컨퍼런스 프로시딩에 게시됩니다. 우리는 또한 긴 초록과 포스터 제출도 받아들입니다. 긴 초록과 포스터는 출판되지 않지만 관련 작업의 의사소통과 홍보를 촉진합니다. 자세한 내용은 공식 웹사이트를 참조하세요.

Challenge

저희는 최신 빅핸드 데이터 세트인 AssemblyHands, ARCTIC, OakInk2 및 UmeTrack을 기반으로 4개의 트랙 챌린지를 구성합니다. 챌린지 우승자는 그에 상응하는 보상을 받고 워크숍에서 자신의 방법을 홍보하게 됩니다. 이제 데이터 세트를 다운로드할 수 있으며 누구나 참여할 수 있습니다. 대회에 참가하려면 먼저 공식 홈페이지에 등록해 주시고, 대회 진행 중에는 관련 규정을 준수해 주시기 바랍니다. 특정 시점의 관련 트랙을 주의 깊게 살펴보시기 바랍니다.

자세한 내용은 챌린지 공식 홈페이지를 참고하세요: https://www.php.cn/link/73d4d7b15bfefa13c4a035fa16bb99edchallenge2024.html

관점 일반화 손 포즈 추정 챌린지 어셈블리핸즈

should 이 챌린지는 HANDS2023에서 AssemblyHands 챌린지의 확장된 버전을 제공합니다. 멀티뷰 AR/VR 헤드셋(예: Apple Vision Pro, Meta Quest 등)이 점점 더 주목을 받음에 따라 3D 손 포즈 추정 분야를 싱글뷰에서 멀티뷰 설정으로 확장합니다. 이 챌린지에서 참가자는 제공된 사전 훈련된 모델을 감독 없이 최적화하고 이를 카메라 매개변수를 알 수 없는 여러 듀얼 뷰 설정에 적용해야 합니다. 특히 AssemblyHands 데이터세트의 다중 뷰 데이터를 사용하여 트랙을 구축합니다.

ARCTIC 기반 양손 개체 상호 작용 3D 재구성 챌린지

인간은 매일 다양한 개체와 상호 작용하므로 이러한 상호 작용을 전체적으로 3D로 캡처하는 것은 인간 행동 모델링에 매우 중요합니다. 우리는 자연스럽게 손과 상호 작용하므로 사전 스캔된 템플릿에 의존하지 않고 비디오 클립에서 손과 물체의 3D 정보를 재구성하는 손 클래스 독립적 재구성 챌린지를 제안합니다. 이 작업은 양손 조작이 심각한 손-물체 폐쇄 및 동적 손-물체 접촉을 나타내기 때문에 더 어렵습니다.

OakInk2를 기반으로 한 손-객체 상호 작용 궤적 생성 챌린지

이 챌린지의 초점은 객체 기능을 사용하여 물리적으로 가능한 손-객체 상호 작용을 합성하는 것입니다. 목표는 기존 데이터 세트의 데모 궤적을 사용하여 지정된 물리적 시뮬레이션 환경에서 지정된 기능을 완료하는 손-객체 상호 작용 궤적을 생성하는 것입니다. 경쟁자는 시뮬레이션된 환경에서 배포할 수 있는 궤적을 합성해야 합니다. 이러한 궤적은 주어진 임무 초기 상태에서 임무 목표를 달성하기 위해 객체의 기능을 활용하는 데 필요합니다. 우리는 이 챌린지에서 데모 궤적의 소스로 OakInk2 데이터 세트(Zhan et al. CVPR'24)를 사용합니다. OakInk2에는 개체 어포던스 구현을 중심으로 손과 개체 상호 작용에 대한 데모가 포함되어 있습니다. 이 챌린지에서는 IsaacGyn 환경을 위해 인간의 손(MANO)에서 능숙한 아바타(ShadowHand)로의 전송 시연을 제공합니다.

MegoTrack 다중 시점 자기 중심적 손 추적 챌린지를 기반으로 함

이 챌린지는 다중 시점 자기 중심 카메라를 사용하여 AR/VR 시스템에 맞는 실용적인 손 추적 알고리즘 개발을 촉진하는 것을 목표로 합니다. 참가자는 AR/VR 시스템의 고유한 기능을 활용하여 손 추적 알고리즘의 견고성을 향상시킬 수 있는 기회를 갖게 됩니다. 올해는 두 가지 다른 작업이 시작됩니다:

1. 손 재구성: 보정된 입체 비디오를 사용하여 손 재구성을 결정합니다.

2. 손 포즈 추정: 사전 보정된 손 모양을 활용하여 보정된 입체 비디오에서 손 포즈를 추적합니다.

일반화 가능한 방법의 개발을 장려하기 위해 우리는 UmeTrack과 HOT3D라는 서로 다른 구성의 두 가지 데이터 세트를 사용할 것입니다. 후자는 최근 CVPR에서 출시되었습니다. +

위 내용은 HANDS@ECCV24 핸드 심포지엄 및 챌린지, 공모전에 대한 제출 및 참여를 진심으로 환영합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!