ICCVSep, 2017

使用全局和局部归一化的人体姿态估计

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TL;DR本文解决了人体关节位置估计的问题，提出了基于卷积神经网络的空间姿态模型优化方法，包括人体细节归一化，肢体归一化，以及多尺度监督和融合。实验表明，该方法在基准测试中表现优于现有的最佳方法。
articulated pose estimationspatial configuration refinementconvolutional neural networksnormalization schememulti-scale supervision
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 多尺度监督网络用于人体姿态估计

    该研究提出了基于深度卷积去卷积模型的鲁棒人体姿态估计方法，通过多尺度的上下文监督和全局回归的方式增强模型的姿态鲁棒性，并在 MPII 和 FLIC 数据集上展示了具有竞争力的性能。

    Aug, 2018

  • 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

  • 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

  • 带有空间上下文信息的人体姿态估计

    本文探讨了空间背景信息在人体姿态估计中的重要性，提出了利用上下文信息的 Cascade Prediction Fusion 和 Pose Graph Neural Network 两个模块。在 MPII 和 LSP 基准测试中，实验结果表明我们的方法始终优于以前的方法。

    Jan, 2019

  • 结合局部外观和整体视角：双源深度神经网络用于人体姿态估计

    本文提出一种基于双源深度卷积神经网络 (DS-CNN) 从单张图片中估计 2D 人体姿态的新方法，该方法集成了局部 (身体) 部分的外观和全局视角，实现了更准确的人体姿态估计，并结合多种图像处理算法，有效实现关节点检测、定位和人体姿态估计。

    Apr, 2015

  • 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

  • 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

  • 卷积网络和图形模型联合训练的人体姿态估计

    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。

    Jun, 2014