Jan, 2017

深度多任务架构：用于 2D 和 3D 人体感知的集成

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TL;DR该研究提出了一种深度多任务架构，用于在单眼图像中全自动进行 2D 和 3D 人体感应，包括识别和重建，通过多任务损失支持所有组件的联合训练以提高准确性和鲁棒性，实验结果显示该模型在所有处理水平上均可达到最先进的结果且在野外表现不亚于基于 RGB-D 数据的最先进商用 Kinect 系统。
2d and 3d human sensingmonocular imagespose estimationmultitask architecturecomputer vision
发现论文，激发创造
  • 实时 3D 人体姿态估计和动作识别的多任务深度学习

    本研究提出了一种多任务学习框架，能够同时从单眼彩色图像中估算二维或三维的人体姿态并分类人体动作。通过参数共享与关键预测部分解耦等技术，该框架能有效地处理静态图像和视频剪辑，实现了 100 帧以上的速度，并在四个数据集上显著提高了预测能力。

    Dec, 2019

  • 使用多任务深度学习进行 2D/3D 姿势估计和动作识别

    本文提出了一种多任务框架，用于联合解决静态图像的二维和三维姿势估计及视频序列的人类动作识别问题。实现了端到端优化，与传统分开学习相比准确率显著提高，报告了使用该方法对 MPII、Human3.6M、Penn Action 和 NTU 四个数据集的测试结果，证明了其在目标任务上的有效性。

    Feb, 2018

  • 学习融合 2D 和 3D 图像线索用于单眼人体姿态估计

    该研究利用深度学习在单目 3D 人体姿势估计领域提出了一种新型结构，可以同时从图像中推算出 3D 关节坐标和 2D 关节位置，使用可训练的融合方案使信息得以最佳融合，从而在标准的 3D 人体姿势估计基准测试中大幅提高了现有技术水平。

    Nov, 2016

  • 多任务多传感器融合的三维物体检测

    本文提出了一种利用多个相关任务进行准确多传感器 3D 目标检测的方法，并展示了一种全面的可学习体系结构，用于推理 2D 和 3D 目标检测以及地面估计和深度完成，在各个层面上融合信息有助于学习更好的表示。 实验表明，所有这些任务是互补的，可以在保持实时性的同时，在 2D、3D 和 BEV 目标检测方面领先 KITTI 基准。

    Dec, 2020

  • 城市景观 - 3D 上的联合 2D-3D 多任务学习：3D 检测、分割和深度估计

    TaskPrompter 是一种多任务提示框架，通过使用 Cityscapes-3D 数据集实现联合 2D-3D 任务学习，以实现单眼 3D 车辆检测、语义分割和单眼深度估计的预测，为开发自动驾驶系统做出了积极的贡献，相较于单任务最先进方法表现出更强的性能，并在挑战性的 3D 检测和深度估计任务上建立了新的最先进结果。

    Apr, 2023

  • 利用显式 2D 特征和中间 3D 表示进行野外人体姿势估计

    本文提出了一种基于卷积神经网络的深度学习方法，用于单目 3D 人体姿态估计，具有高精度和更好的野外场景泛化能力，可以联合在具有 3D 标签和仅有 2D 标签的图像数据上进行训练，并在具有挑战性的野外数据上实现了最先进的准确性。

    Apr, 2019

  • 单目三维多人姿态估计的相互适应推理

    本论文提出了一种新的统一模型，通过结构化 2.5D 姿势估计和端到端几何感知深度推理方法相结合，解决了估计单目多人 3D 姿势以摄像机为中心坐标的问题，相比于现有的自顶向下和自底向上方法，我们的模型在准确性和速度方面都表现出色。

    Jul, 2022

  • 使用深度神经网络进行 3D 人体姿态结构预测

    本文提出了一种基于深度学习回归体系结构的 3D 人体姿势结构预测方法，该方法借助于过度完备的自动编码器并考虑关节从属关系，优于现有技术，包括结构保留和预测准确性两方面。

    May, 2016

  • 面向室内移动代理的多模态多任务场景理解模型

    本文探讨了个性化移动智能体中的感知系统需要开发室内场景理解模型，该模型能够理解 3D 几何、捕捉客观性、分析人类行为等，并且描述了 MMISM（多模态输入多任务输出室内场景理解模型）来解决室内环境数据量不足以及杂乱信息融合等问题，并表明 MMISM 在 3D 目标检测结果上优于传统单一任务模型。

    Sep, 2022

  • 基于深度学习的单目 2D 和 3D 人体姿态估计的最新进展

    本研究调查了深度学习技术在单目视觉下的人体姿态估计方面的最新进展，针对目前各个领域应用进行了综述，并提出了未来需求的研究方向。

    Apr, 2021