CVPRJan, 2017

从单张图像中估计卷积式三维姿态

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TL;DR本文提出了一种用于从单个 RGB 图像中估计人类姿势的统一方法，通过联合推理 2D 关节估计和 3D 姿势重建来改善两个任务，并使用可信的 3D 地标位置知识来对更好的 2D 位置进行搜索，并通过多级卷积神经网络架构综合了 3D 人体姿势的概率知识，并在 Human3.6M 数据集上进行了端到端的训练，最终获得了在 2D 和 3D 误差上优于之前方法的最新结果。
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发现论文，激发创造
  • 单视图粗细层次三维人体姿态预测

    本研究通过对 3D 人体姿态估计表征问题的认真研究，提出了一种方法，并且对现有的最优解的表现进行了超越，在标准测试基准中相对误差降低超过 30％，该方法包括 Convolutional Network、端到端的学习模型、从粗到细的预测方案和三维体表示。

    Nov, 2016

  • 3D 人体姿态估计的简单而有效的基准线

    通过构建一个借助于当前技术能在控制误差较低前提下从 2D 开环位置中提取 3D 位置任务的相对简单的深度前向网络，我们发现了现代深度 3D 姿态估计系统的可视分析引起的错误是其主要问题。

    May, 2017

  • 使用三维卷积神经网络实现时空人体姿态估计

    本研究探讨了卷积神经网络在处理单目视觉下 3D 人体姿态感知任务方面的能力，通过将时间维度编码在卷积空间中的第三个维度，直接回归到 3D 坐标空间中的人体关节位置，从而在选定的 Human3.6M 数据集上展示了该网络达到了最先进的性能。

    Aug, 2016

  • 单图像三维人体姿态估计的双源方法

    本研究提出一种利用双重数据源，结合深度神经网络和运动捕捉数据，实现从单张图片中估计三维人体姿态的方法，并对该方法进行了全面评估。

    May, 2017

  • 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

  • 野外单目 3D 人体姿势估计基于优化 CNN 监督

    提出了一种基于 CNN 的方法，利用现有的 3D 姿势数据和 2D 姿势数据进行迁移学习，在真实场景中实现了最先进的性能，同时引入了一个人类身体姿势估计的新训练集，并提出了一个覆盖室内和室外场景的新基准。

    Nov, 2016

  • 从单色图像学习估计三维人体姿态和形状

    该论文提出了一种基于卷积神经网络的直接预测方法，将参数化的统计全身形状模型与 2D 关键点和掩膜相结合，实现从单张彩色图像中估计全身的 3D 姿态和形状，得到了比先前基准更好的结果。

    May, 2018

  • DenseBody：从单幅彩色图像直接回归密集式三维人体姿势和形状

    本文提出使用卷积神经网络和编码器 - 解码器神经网络从单张彩色图像中直接回归 3D 人体网格，利用高效的 3D 人体形状和姿势表示方法，在 Human3.6M、SURREAL 和 UP-3D 等多个 3D 人体数据集上实现了最新性能。

    Mar, 2019

  • 三维人体姿态估计 = 二维姿态估计 + 匹配

    本文探讨了通过 2D 姿态估计和 3D 运动捕捉数据简单推理得出三维人体姿态的方法，并演示了该方法优于目前大部分直接由 2D 测量回归三维姿态估计系统的现有方法。

    Dec, 2016

  • RGBD 图像中的人体姿态三维估计用于机器人任务学习

    利用 RGBD 图像估算 3D 人体姿态，通过关键点检测器和深度信息实现 3D 提升，在真实环境下通过学习演示框架指示服务机器人模仿人类教师的操作，超越了单眼调色板和深度姿态估计方法的性能。

    Mar, 2018