CVPRMar, 2018

通过对抗学习实现自然环境下的三维人体姿态估计

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TL;DR本论文提出了一种对抗性学习框架，利用基于多源鉴别器的几何描述符对在野外场景下的 2D 姿态注释图像进行 3D 人体姿态估计。实验证明，该方法在公共基准测试上明显优于以往的最先进方法。
3d human pose estimationadversarial learningdeep convolutional neural networksmulti-source discriminatorgeometric descriptor
发现论文，激发创造
  • 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

  • 无监督对抗学习从 2D 关节点位置得到 3D 人体姿势

    本文提出了一种使用生成对抗网络进行无监督学习的方法，能够从单张图片的 2D 关节点位置预测出 3D 人体姿态，无需使用 3D 数据集，而且即使在训练时缺乏数据，该方法也能很好地预测 3D 姿态。

    Mar, 2018

  • 野外单目三维人体姿态估计的普适性推广

    研究人员提出了一种基于立体视觉启发的神经网络技术和几何搜索方案来生成高质量的 3D 姿势地面真实数据，使不需要专业训练模式和辅助损失函数的神经网络模型在野外图像数据中实现良好的 3D 姿态估计结果。

    Apr, 2019

  • 人体姿态估计的自对抗训练

    本文提出了一种基于深度学习的人体姿势估计方法，采用生成对抗网络作为学习模式，在两个相同结构的堆叠沙漏网络中设定生成器和判别器，生成器用作人体姿势估计，判别器将真实热力图与生成的热力图区分，通过对抗损失反向传播至生成器，使生成器学习合理的人体各部分构造，提高预测准确性。

    Jul, 2017

  • 走向野外三维人体姿态估计：一种弱监督方法

    本文提出了一种混合 2D 和 3D 标签的深度神经网络，通过弱监督迁移学习的方法，将控制实验室环境下的 3D 姿态标签转移到野外图像，使用共享表示直接训练完成增强的 2D 姿态估计子网络和 3D 深度回归子网络，并引入 3D 几何约束来规范 3D 姿态预测，以在无底深度标签的情况下提高准确度。该方法在 2D 和 3D 基准测试中均取得了优异的结果。

    Apr, 2017

  • 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

  • 构造感知完全卷积神经网络的对抗学习用于地标定位

    通过结构感知的全卷积网络以及 GAN 的显式 / 隐式学习策略，该论文提出了一种解决单目图像中姿态估计问题的方法，并在 2D 和 3D 姿态估计以及人脸重要标识等相关任务上显著优于现有方法。

    Nov, 2017

  • 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

  • 当人体姿态估计遭遇鲁棒性：对抗算法和基准测试

    本文旨在解决目前姿态估计算法对于数据噪声的不稳健性问题，提出了一种可以在广泛的姿态估计模型中提高鲁棒性的新算法 ——AdvMix，该算法包含对抗样本生成和知识蒸馏两部分，并经过大量数据实验验证其可显著提高姿态估计的鲁棒性。

    May, 2021

  • 能否仅从 2D 投影中学习 3D 姿态？

    通过弱监督的方法，使用对抗框架和随机投影层来提高 3D 姿势估计的精确度，该方法不需要 2D 和 3D 点之间的对应关系。实验结果表明该方法在人体 3D 姿势估计任务上表现优秀。

    Aug, 2018