Jun, 2018

使用 2D 边缘热图进行 3D 人体姿态估计

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TL;DR本文介绍了一种改进的三维人体姿势预测模型 MargiPose，它使用深度神经网络和增强软最大值方案，可以在保持可微性的同时，从单眼 RGB 图像中预测二维边缘热图，并在公开的三维人体姿势估计数据上实现了最新的准确性。
three-dimensional human posemonocular rgb image datadeep neural networksaugmented soft-argmax schemestate-of-the-art accuracy
发现论文，激发创造
  • 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

  • 基于隐变量 2.5D 热力图回归的手部姿态估计

    本文提出一种使用 2.5D 姿势表示的新方法来从单目图像中估计 3D 手部姿态，通过使用深度图和热力图分布来训练卷积神经网络 (CNN) 模型，该模型在多个数据集上实现了最先进 2D 和 3D 手部姿态的估计。

    Apr, 2018

  • 使用混合密度网络生成多个假设的三维人体姿态估计

    本文提出了一种基于多模式混合密度网络的方法，可以从 2D 关节生成多个可行的 3D 人体姿势假设。实验表明，我们的方法具有先进的性能，并且可以用于针对 2D-3D 反问题的多解决方案。

    Apr, 2019

  • 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

  • 手势姿势估计的密集三维回归

    该研究提出了一种基于单个深度帧的三维手部姿态估计方法，通过像素级别的估计实现高效准确地实现骨架姿态估计，并在 MSRA 和 NYU 手部数据集上，其方法实现了最好的性能。

    Nov, 2017

  • 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

  • 用于三维人体姿势估计的度量尺度截断鲁棒热图

    本研究中，我们提出了一种度量尺度的截断鲁棒体素热力图，该热力图的维度定义在靠近主体的度量 3D 空间中，使我们能够在没有测试时间知识的情况下估计完整的度量尺度姿势，同时优于现有人体姿势估计标准，具有实时性。

    Mar, 2020

  • 单图像三维人体姿态估计的双源方法

    本研究提出一种利用双重数据源，结合深度神经网络和运动捕捉数据，实现从单张图片中估计三维人体姿态的方法，并对该方法进行了全面评估。

    May, 2017

  • 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

  • 稀疏性与深度结合：单目视频中的 3D 人体姿态估计

    本文通过提出一种新的方法，在人体姿势估计中实现了更好的 3D 姿势估计精度，通过使用单目图像序列并利用深度全卷积网络预测 2D 关节位置的不确定性图，并使用期望最大化算法进行 3D 姿势估计。

    Nov, 2015