本篇文章调查了单目三维人体网格恢复的相关任务，包括身体模型，恢复框架 / 训练目标，数据集评估指标和评测结果，并从优势和劣势方面深入分析了两种范式：优化和回归。作者希望激励研究人员的兴趣，促进该领域的研究。

Mar, 2022

通过采用无监督学习技术，基于来自单个图像的 2D 骨架关节，我们提出了一种恢复 3D 人体姿势的方法，该方法不需要任何多视图图像数据、3D 骨架、2D-3D 点之间的对应关系或在训练过程中使用先前学习的 3D 先验知识。我们的方法采用一个 lifting 网络将 2D 关键点作为输入，并生成相应的 3D 骨架估计，其中我们通过在随机相机视点重投影修复后的 3D 骨架来产生新的 “合成” 2D 姿态。我们还训练了一个 2D 域适配器网络来扩展 2D 数据，并通过自适应正则化机制使域适应效果更好。最终，在 Human3.6M 数据集上，我们的方法对无监督三维 lifting 的改进达到了 30％，并且优于许多明确使用 3D 数据的弱监督方法。

Apr, 2019

我们提出了一种自监督的，单视图三维重建模型，通过 2D 图像和物体的轮廓预测目标物体的 3D 网格形状、纹理和相机姿势，该方法不需要三维监督，手动注释的关键点，物体的多视图图像或先前的 3D 模板，通过自监督地学习分类特定图像的部分分割，我们可以在重建网格与原始图像之间有效强制实现语义一致性，从而大大减少了模型在预测物体形状、纹理和相机姿态时的歧义，并且我们的模型可以不需要这些标签而轻松地推广到各种物体类别。

Mar, 2020

通过神经特征场可以隐含模拟出人类在 3D 空间中的姿态和形状，从而提出了隐式三维人体网格恢复 (ImpHMR) 方法，并通过 Consistency and Self-supervised 的学习方式实现了姿态和形状参数的预测。

Jun, 2023

通过使用中间的二维表示，可学习的校准和三角测量来适应更多样化的相机设置，逐步聚合多视图信息在规范化三维空间中消除二维表示中的歧义，通过广泛的基准测试，特别是针对野外场景的未见过的情况下，我们展示了所提出的解决方案的优越性。

Dec, 2022

本文提出了一种简单但有效的无监督学习方法，结合自一致性和交叉一致性约束，并将尽可能刚性形变集成到训练循环中，以学习体态模型中的形状和姿态空间，并演示了学习表示的实用性，包括姿势转移和形状检索，实验证明了该方法的通用性。

Jul, 2020

提出了一种新方法，通过使用稀疏的 3D CNN 估计场景的绝对位置和密集的场景接触，并通过与其相关的 3D 场景线索的交互关注来加强预训练的人类 mesh 回收网络的关节学习，进而提高每个正向遍历的准确性和速度。

Jun, 2023

本文提出了一种基于自监督学习的框架，利用单个基于零件的 2D 木偶模型、人体姿势约束和一组未配对的 3D 姿势来区分摄像机捕捉的人体姿态中的变化，从而在不同视频中提高多个任务的性能，包括 3D 姿势估计和部分分割。

Apr, 2020

本文介绍了一种针对现有限制的新型人体网格恢复方法，旨在优化存在的域间差距和数据不对称问题，并通过对多个标准数据集的实验验证，取得了与现有模型相媲美的成果，从而进一步降低了人体网格估计所需的注释工作量。

Sep, 2022

提出了一种骨架解耦的 3D 人体网格恢复方法，该方法利用自我注意力机制实现多级空间和时间粒度的分离建模，并通过无监督对抗训练策略以及临时混洗和顺序恢复，成功提高了人体网格恢复的精度。

Aug, 2019