ECCVJul, 2020

从单幅图像中感知野外 3D 人体 - 物体空间排列

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TL;DR本文提出了一种在非受控环境下从野外拍摄的单张图像中推断人类和物体的空间布局和形状的方法，并证明了尝试联合考虑人类和物体可以通过引入 3D 常识约束来减少可能的 3D 空间配置。
发现论文，激发创造
  • CHORUS: 学习从无限合成图像中的规范化三维人体 - 物体空间关系

    我们提出了一种教导机器以自监督方式理解并建模多种 3D 人物 - 物体相互作用的基础空间常识的方法。我们利用生成模型生成高质量的 2D 图像，并展示了这些合成图像足以学习 3D 人物 - 物体之间的空间关系。

    Aug, 2023

  • 针对视觉环境重建的人类感知物体放置

    通过利用人与场景的交互可有效提高单目视频的 3D 场景重建，同时优化人的姿态估计，本论文基于三种 HSI 约束条件，即深度排序、是否穿插目标、接触面，使用优化方法再形成一致、物理合理且功能性 3D 场景布局，并对其在 PROX 和 PiGraphs 数据集上进行定量定性评估。

    Mar, 2022

  • 使用隐式表示从单张图像中全面理解三维场景

    本文提出了一种基于单幅图像的全面三维场景理解的新管道，该管道可以预测物体形状、物体姿态和场景布局，利用最新的深度隐式表示方法解决了物体形状和布局的不精确估计的问题，通过物理违规损失函数避免了物体之间的错误场景。实验结果表明，该方法在物体形状、场景布局估计和三维物体检测方面优于现有最先进技术。

    Mar, 2021

  • 学习三维物体的形状和布局，无需三维监督

    本研究提出了一种基于多视图图像的方法，用于识别三维场景的对象形状和布局，通过在大型数据集上的实验，证明该方法可扩展应用于现实图像，并与依赖三维信息的方法相比，表现得更好。

    Jun, 2022

  • 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

  • 利用人类语境学习 3D 场景中的物品摆放

    本研究基于物体的易用性、可达性和相对人体姿态的关系，通过 3D 空间特征和 Dirichlet 过程混合模型学习场景中不同物体相对人体姿态的分布情况，并以此作为推理对象，通过合适的密度函数，预测物体在房间中的正确放置位置。实验证明，与最佳基线方法相比，该算法的平均误差小于 1.6 米，分数达到 4.3/5。

    Jun, 2012

  • 从野外视频中学习手持物体重建

    本文介绍了一种通过采用从野外视频数据中提取的三维监督来重建手持物体的方法，并使用数据驱动的三维形状先验进行训练，结果表明这种间接的三维监督信号可以在没有直接现实世界三维监督的情况下有效地预测真实世界中的手持物体的三维形状。

    May, 2023

  • 从单幅图像中综合估计三维人体和场景网格

    本文提出了一种端到端可训练模型，以单个 RGB 图像感知 3D 场景，估计相机姿态和室内布局，并重建人体和物体网格。通过对所有估计方面施加全面而复杂的损失，我们证明了我们的模型优于现有的人体网格方法和室内场景重建方法。据我们所知，这是第一个在网格级别输出对象和人体预测，并对场景和人体姿态进行联合优化的模型。

    Dec, 2020

  • 感知人类：从单目 3D 定位到社交距离

    提出了一种成本效益高的基于视觉的方法，通过神经网络预测置信区间而非点估计来解决单眼 3D 任务中的挑战，从而能够有效识别交通系统中的人体姿态及其所在位置，并探讨了其在社交互动、安全等多个方面的应用。

    Sep, 2020

  • 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