Apr, 2019

基于深度预测网络的人体姿态绝对估计

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TL;DR该论文提出了一种基于摄像机中心坐标系的神经网络，可以在单个步骤中预测关节位置，取得了当前最先进的结果，适用于 3D 人体姿势估计和 MuPoTS-3D 数据集。
3d human pose estimationcamera centered coordinate systemneural networkmupots-3d datasetstate-of-the-art
发现论文，激发创造
  • HDNet: 多人摄像空间定位的人体深度估计

    本文提出了一个名为 HDNet 的绝对根关节定位的端到端框架，首先使用关节点的热图估计 2D 人类姿势，并使用这些估计热图作为池化特征和通过骨架图神经网络在关节之间传播特征，并将目标深度回归公式化为一个 bin 索引估计问题，实验结果表明 HDNet 在多个评估指标下始终优于先前的最新技术。

    Jul, 2020

  • 基于弱深度监督的多人绝对三维人体姿态估计

    本文提出了一种利用 RGB-D 图像进行弱监督训练的网络，用于多人绝对姿态估计，可缓解缺乏大规模、多样化数据集的问题，并在多个数据集中实现了持续的错误率改进与在 MuPoTS-3D 数据集上的全球领先结果

    Apr, 2020

  • 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

  • 基于关系网络的 3D 人体姿态估计

    本文提出了一种基于神经网络的新型三维人体姿态估计算法，采用关系网络的结构来捕捉不同身体部位之间的关系，并使用每对不同身体部位生成的特征的平均值进行 3D 姿态估计，提出的网络在 Human 3.6M 数据集中实现了最先进的性能，并能在缺失关节的情况下有效地产生可信的结果。

    May, 2018

  • DeepPose: 使用深度神经网络进行人体姿势估计

    本文提出一种基于深度神经网络的人体姿势估计方法，将姿势估计表示为一种基于 DNN 的回归问题，通过级联 DNN 回归器来提高姿势估计的精确性，并在四种不同类型的学术基准测试中取得了优异的实验结果。

    Dec, 2013

  • 使用深度姿态组合的深度图人体姿势估计

    本文通过使用深度学习方法，针对三维深度图像进行建模，提出了一种名为 Deep Depth Pose 的模型，用于估计人体骨骼关节的三维位置，并在 ITOP 和 UBC3V 数据集上达到了最新的最优效果。

    Jul, 2018

  • 基于嵌入式多任务学习的深度图像人体姿态估计

    本文提出一种多任务学习框架，采用深度神经网络进行实现，用于从静止深度图像中预测人体姿态，并使用 MatchNet 协助推断。在大规模数据集上的实验证明该框架可以显著提高人体姿态估计的准确度。

    Aug, 2016

  • 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

  • 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

  • 双路径网络用于多人姿态估计

    本文提出了一种特别设计用于多人姿势估计的双路网络，着重于回归关键点和连肢矢量，与现有的 openpose 网络在模型大小、前向速度和估计精度方面进行了比较。

    Oct, 2017