Jun, 2014

卷积网络和图形模型联合训练的人体姿态估计

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TL;DR本文提出一种新的混合架构，并将其成功应用于单眼图像中的人体姿态估计等领域，同时提出了联合训练的想法以提高性能并明显超越现有技术。
hybrid architectureconvolutional networkmarkov random fieldhuman pose estimationjoint training
发现论文，激发创造
  • 深度卷积神经网络下的人体姿态估计的异构多任务学习

    本文提出了一个异构多任务学习框架，用于通过深度卷积神经网络从单 ocular 图像中实现人体姿势估计，同时学习姿势 - 关节回归器和滑动窗口身体部位检测器，并证明包含身体部位检测任务有助于正则化网络，并指导其收敛于良好解决方案，并在多个数据集上报告了竞争和最先进的结果。 还通过实验证明，我们的网络中间层中学习的神经元针对局部身体部位进行了优化。

    Jun, 2014

  • 使用卷积网络学习人体姿势估计特征

    本文提出了一种新的基于卷积神经网络的人体姿势估计的架构和改进的学习技术，能够学习底层特征和高级弱空间模型，在姿态估计中比现有传统架构实现了显著改善。同时，本文探讨了一些研究中发现的经验教训，表明在一些情况下，甚至仅涵盖图像中的几个像素的特征检测器也可以产生出强的特征检测结果，并且高级空间模型对姿势估计的改善效果相对较小。本文的主要贡献在于展示了一种特定变体的深度学习可以在该任务上胜过所有现有传统架构。

    Dec, 2013

  • 图形模型智能估计具有图像相关对关系的关节姿态

    使用深度卷积神经网络和图形模型，从单个静态图像中估计人的关节姿势，利用局部图像测量，定义图形模型并尝试预测它们之间的空间关系，从而充分利用图像相关联的先验知识。

    Jul, 2014

  • 使用带有 2D 姿态信息的卷积神经网络进行 3D 人体姿势估计

    本文提出了一种使用卷积神经网络进行端到端学习的 3D 人体姿势估计方法，通过 CNN 学习找出相对于其他关节的相对 3D 位置，并通过将 2D 姿势信息与图像特征连接以及通过关于多个关节的相对位置信息的组合来获得更准确的 3D 姿势。实验结果表明，该方法在 Human 3.6m 数据集上实现了与最先进方法可比较的性能。

    Aug, 2016

  • 条件有向图卷积用于三维人体姿态估计

    本文提出一种基于有向图模型的 U 型结构的条件有向图卷积网络，用于从单目视频中进行 3D 人体姿势估计，实验结果表明有向图模型可以更好地利用人体骨骼的层次结构，而条件连接可以为不同的姿态产生自适应的图拓扑。

    Jul, 2021

  • 视频人体姿势估计的流动卷积神经网络

    本文提出了一种基于深度学习和光流的人体姿势估计算法，通过引入时间序列信息和光流辅助，该算法在多个姿态估计数据集上实现了超越当前最先进方法的性能。

    Jun, 2015

  • 时空 MLP 图网络用于 3D 人体姿势估计

    提出一种新的空时网络架构，通过加权雅可比特征传播规则实现了图卷积网络在 3D 人体姿势估计上的有效性。

    Aug, 2023

  • 多图卷积网络用于姿态预测

    本文提出了一种基于多图卷积网络 (MGCN) 的三维人体姿势预测方法，该方法结合自然结构和序列注意力，同时捕获空间和时间信息，并在人体运动预测的基准数据集上表现出比现有方法更好的效果。

    Apr, 2023

  • 三维单目视频多人姿势估计的图形和时间卷积网络

    提出了一种新的框架，将图卷积神经网络（GCNs）和时间卷积神经网络（TCNs）相结合，以强韧地估计无需摄像机参数即可实现相机中心多人 3D 姿态的方法。该方法利用可见关节和骨头信息来估计遮挡或缺失的人体部分信息，并结合使用 GCNs 和 TCNs 的方法。定量和定性评估表明，所提出的方法具有实际应用效果。

    Dec, 2020

  • 卷积神经网络实现高效的物体定位

    通过深度卷积网络及位置细化模型使人体姿态的关节定位精度得到提升

    Nov, 2014