ECCVAug, 2020

无监督跨模态对齐用于多人三维姿态估计

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TL;DR通过使用新颖的神经表示，我们提出了一种部署友好的、快速的自下而上的多人三维人体姿态估计框架；进一步，我们基于跨模态的对齐问题，提出了一种实用的部署范式，使得我们的模型不仅能够处理现实世界的图像，而且在速度与性能之间实现了更好的平衡。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • SelfPose3d：自监督的多人多视角 3D 姿势估计

    自我监督方法通过多视角输入图像和伪造姿势进行 3D 姿势估计，不需要 2D 或 3D 真实姿势标签，并且其有效性与完全监督方法相当。

    Apr, 2024

  • 单目三维多人姿态估计的相互适应推理

    本论文提出了一种新的统一模型，通过结构化 2.5D 姿势估计和端到端几何感知深度推理方法相结合，解决了估计单目多人 3D 姿势以摄像机为中心坐标的问题，相比于现有的自顶向下和自底向上方法，我们的模型在准确性和速度方面都表现出色。

    Jul, 2022

  • 通过整合自上而下和自下而上网络进行单目 3D 多人姿态估计

    本研究提出一种结合自上而下和自下而上方法的 3D 多人姿态估计方法，并利用两人姿态鉴别器和半监督方法增强鲁棒性和准确性，实验证明该方法比现有基线模型更有效。

    Apr, 2021

  • 多视角快速且鲁棒的多人 3D 姿势估计

    本文介绍了一种多人 3D 姿态估计的快速、鲁棒方法，使用多方式匹配算法来解决在噪声和不完整的 2D 姿态预测中查找跨视角对应关系的主要挑战，并结合几何和外观提示进行跨视角匹配。

    Jan, 2019

  • MetaPose: 无需 3D 监督，快速从多视图中获得 3D 姿态

    本文介绍如何使用神经网络模型进行多摄像头人体姿势估计，在考虑多角度遮挡及联合位置不确定性情况下，使用 2D 关键点数据进行训练。相比于经典捆绑调整与弱监督单目 3D 基线方法，我们的模型在 Human3.6M 和 Ski-Pose PTZ 数据集上表现更好。

    Aug, 2021

  • 多视角人物匹配与任意非标定相机网络下的三维姿态估计

    通过将跨视图人物匹配视为一个聚类问题，利用人物匹配获得对应关系，通过多视图三角测量和束调整估计三维人体姿势，本方法在无需相机位置和三维训练数据的情况下，优于其他方法对跨视角人物匹配，在三维人体姿势估计方面达到了目前技术水平，并在不同环境设置的五个数据集上展现了良好的泛化能力。

    Dec, 2023

  • 多视角图像中的多人姿态估计与形状感知

    本文提出了一种基于多视图图像的多人姿态估计方法，在统计参数体模型的引导下，这种方法能够更好地纠正不合理的 3D 姿态估计和填充缺失的关节点检测，将 2D 和 3D 观测联系起来，从而更准确地估计 3D 姿态并且具有较好的泛化性能，实验表明该方法的效果优于现有的方法。

    Oct, 2021

  • 基于人匹配和无监督 2D-3D 提升的实时全向三维多人姿势估计的改进

    本文介绍了一种首个能够在实时环境中处理基本遮挡、能够适应 360 度全景相机和毫米波雷达传感器的多人姿态估计系统，通过使用实时的轻量级 2D-3D 姿态提升算法，在室内外环境中实现了准确的性能表现，提供了一种经济实惠且可扩展的解决方案，并且不论检测到的个体数量如何，系统的时间复杂度保持几乎恒定，能够在商用 GPU 的笔记本上达到大约 7-8 帧每秒的帧率。

    Mar, 2024

  • 从多视角图像学习单目三维人体姿态估计

    本文提出了一种通过多视角的训练，使用一致性约束联合监督损失及惩罚项实现替代大量标注的 3D 人体姿态估计方法，并提出了一种联合估计相机姿态及人体姿态的方法，在 3D 人体姿态估计方面取得了良好的表现。

    Mar, 2018