Jonathan Tompson, Ross Goroshin, Arjun Jain, Yann LeCun, Christopher Bregler
TL;DR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
Abstract
Recent state-of-the-art performance on human-body pose estimation has been
achieved with deep convolutional networks (ConvNets). Traditional ConvNet
architectures include pooling and sub-sampling layers which red
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。