CVPRMar, 2018

从多视角图像学习单目三维人体姿态估计

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TL;DR本文提出了一种通过多视角的训练，使用一致性约束联合监督损失及惩罚项实现替代大量标注的 3D 人体姿态估计方法，并提出了一种联合估计相机姿态及人体姿态的方法，在 3D 人体姿态估计方面取得了良好的表现。
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发现论文，激发创造
  • MetaPose: 无需 3D 监督，快速从多视图中获得 3D 姿态

    本文介绍如何使用神经网络模型进行多摄像头人体姿势估计，在考虑多角度遮挡及联合位置不确定性情况下，使用 2D 关键点数据进行训练。相比于经典捆绑调整与弱监督单目 3D 基线方法，我们的模型在 Human3.6M 和 Ski-Pose PTZ 数据集上表现更好。

    Aug, 2021

  • 野外无监督单目 3D 人体姿态估计 CanonPose

    本文提出了一种自我监督的方法，利用未标注的多视角数据学习单图像三维姿态估计器，通过多视角一致性约束将观察到的二维姿态分离成基础的三维姿态和相机旋转，并且提出了新的、无偏的重建目标函数，跨视角和训练样本混合信息。该方法在两个基准数据集（Human3.6M 和 MPII-INF-3DHP）和野外 SkiPose 数据集上进行了评估。

    Nov, 2020

  • 多人无标记数据 3D 姿势估计

    本文研究多人姿态估计问题，提出了一种基于多视图系统和深度学习的方法，通过使用图神经网络模型预测场景中不同人之间的视角对应关系，并使用多层感知器模型将 2D 点转换为每个人的 3D 姿态。该模型采用自监督学习方式进行训练，从而避免了对大规模 3D 数据集的依赖。

    Dec, 2022

  • 双视图胜过单视图：多视一致性下的单目三维姿态估计

    通过使用多视角数据对单目人体姿态估计模型进行微调，引入新的一致性损失函数，提升性能，从而实现对特定应用定制模型的实用和经济有效解决方案。

    Nov, 2023

  • 3D 人体姿势估计的多视图一致半监督学习

    该论文提出了一种基于多视角视频的多视角一致半监督学习框架，利用未经注释、未校准但同步的多视角视频中的姿态信息相似性作为额外的弱监督信号来引导 3D 人体姿势回归，该方法通过硬负采样来建立多视角一致的姿态嵌入，并结合有限的 3D 姿态注释来完善该模型，从而在两种公开数据集上实现了视角不变的姿态检索。

    Aug, 2019

  • 野外多视角图像下的弱监督 3D 人体姿态学习

    本文提出一种基于弱监督方式，利用多视角数据进行 3D 人体姿势估计的学习框架，包括利用 2.5D 表示法的目标函数，经过测试在两个大规模数据集上达到了半监督 / 弱监督方法的最佳表现。

    Mar, 2020

  • 多视角采集无标记 3D 人体姿态注释

    本文提出了一种基于几何驱动的方法来自动收集人体姿势预测任务的准确的三维人体姿势标注，利用多视角设置、相机设置的 3D 几何和人体身体结构的约束，将每个视图的 2D ConvNet 预测概率组合成全局最优 3D 姿态。

    Apr, 2017

  • 从结构和动作学习 3D 人体姿势

    使用两种解剖启发的损失函数和弱监督学习框架，结合大规模野外 2D 和室内 / 合成 3D 数据共同学习人体姿态估计。还提出了一个简单的时间网络来调和预测的姿态序列，并通过损失表面可视化和敏感性分析仔细分析了所提出的贡献的工作机制。我们的完整流程在 Human3.6M 和 MPI-INF-3DHP 上分别提高了 11.8％和 12％，并在普通图形卡上以 30 FPS 运行。

    Nov, 2017

  • 相对论：弱监督数据下的单目三维人体姿态估计

    通过弱监督学习和人群注释者提供的深度相对估计信号，我们提出一种 3D 人体姿势估计算法，用于只在 2D 输入图像中学习。结果竞争力优于目前现有算法，可为在未经过精心控制的现实世界中进行 3D 姿势估计开辟道路。

    May, 2018

  • 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