Mar, 2018

RGBD 图像中的人体姿态三维估计用于机器人任务学习

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 野外实时 3D 手势估计的单帧 RGB 图像方法

    使用单个 RGB 摄像头，结合深度学习技术和手部姿态估计技术，实时估计手部的 3D 姿态，拓展了 RGBD 传感器的应用范围。

    Dec, 2017

  • 从单张 RGB 图像学习估计 3D 手部姿势

    本文提出了一种通过 RGB 图像估计 3D 手部姿势的方法，使用深度学习和关键点检测方法，配合学习的 3D 关节先验，以及基于合成手模型的大规模数据集进行了实验验证。

    May, 2017

  • HPERL：基于 RGB 和 LiDAR 的三维人体姿态估计

    使用 RGB 和 LiDAR 技术的端到端架构，以前所未有的准确度预测绝对的三维人体姿势，同时采用 PedX 的二维姿态注释生成三维预测。

    Oct, 2020

  • 自我中心 RGB-D 图像中的 3D 手势姿态检测

    本文提出一种基于深度传感器的、具有先验的手势识别系统，使用包含自我场景的光辉合成模型来生成训练数据，并在真实环境下进行测试。结果表明，该方法在单目 RGB-D 图像中的手部检测和姿态估计方面均具有最先进的性能。

    Nov, 2014

  • 单张 RGB 图像的 3D 多人姿态估计之基于相机距离的自顶向下方法

    本文提出了一种全面的基于学习的、视野距离感知的自顶向下的方法，用于从单个 RGB 图像中估计多人的 3D 姿态，并通过人体检测、3D 人体根位置定位和相对根姿态估计模块，实现了与最先进单人 3D 姿态估计模型可相媲美的结果，同时也比公开数据集上之前的 3D 多人姿态估计方法表现更出色。

    Jul, 2019

  • 无需手动注释的基于彩色图像的 3D 姿态估计的领域转移

    本文提出了一种通过 RGB-D 相机捕捉的配对颜色和深度图像来学习三维姿态估计的新方法，通过学习合成深度图像并将其与实际深度图像对齐，实现了仅在颜色图像上进行三维手部姿势估计和三维物体姿势估计的任务，并在不需要颜色图像的任何注释的情况下，在流行的基准数据集上实现了可比较的性能。

    Oct, 2018

  • 基于 RGB 和深度图的特权学习 3D 手势姿态估计

    本篇论文提出了一种从 RGB 图像中估计手部姿势的方法，该方法在训练时利用了相应的深度图像，使用深度数据来初始化深度网络、约束 RGB 网络权重、及抑制背景区域反应，使用 RGB 和深度图像的配对数据，训练 RGB 网络以学习深度网络中的中层特征，该方法在三个公共数据集上的实验结果表明，与使用 RGB 图像输入的其他方法相比，性能更优越。

    Nov, 2018

  • 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

  • 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

  • 使用单目 RGB 进行双手全局 3D 姿态估计

    本文提出了一种基于卷积神经网络的多阶段流水线方法，仅通过单眼红绿蓝彩色图像在众多的干扰因素下，准确分割和定位手部区域并估计 2D 和 3D 的关节点位置；采用新颖的投影算法计算相对相机坐标系的全局关节点位置，为此引入大规模合成 3D 手部姿态数据集。在 RGB-only 信息下，本文超越了以往的 3D 典型手部姿态估计基准数据集；此外，本文提供了 RGB-only 输入下首个实现双手的准确全局 3D 手部跟踪，并进行了广泛的定量和定性评估。

    Jun, 2020