ECCVAug, 2020

SMAP: 单镜头多人绝对三维姿态估计

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TL;DR使用 2.5D 表示法并通过深度感知的算法进行部分关联，实现了单视图下从 RGB 图像中恢复出多人具有绝对尺度的 3D 姿态，该方法在 CMU Panoptic 和 MuPoTS-3D 数据集上达到了最新的技术水平，适用于野外视频。
multi-person 3d posesrgb image2.5d representationsdepth relationshipstate-of-the-art performance
发现论文，激发创造
  • 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

  • 从单目 RGB 图像估计多人三维姿态的单次拍摄方法

    提出了一种新的单次拍摄的方法来从单目 RGB 相机中对一般场景中的多人进行 3D 姿态估计，该方法使用新颖的鲁棒姿势地图（ORPM），该地图能够在其他人和场景中的强烈部分遮挡下实现全身姿态推断，并通过人体部位关联，在不需要显式边界框预测的情况下推断任意数量的人的 3D 姿态，并通过实际图像中显示的大型多人交互和遮挡的第一个大规模训练数据集 MuCo-3DHP 进行培训，并在我们的新挑战性的 3D 注释多人测试集 MuPoTs-3D 上取得了良好的性能。

    Dec, 2017

  • 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

  • 单阶段多人姿态机

    提出了 Single-stage multi-person Pose Machine （SPM）模型，以简化多人姿势估计过程，并通过结构化姿势表示法（SPR）直接预测多人姿势，同时还扩展了 SPR 以进行层次化表示和应用于多人 3D 姿势估计，实验表明 SPM 模型相比现有方法具有更高的效率和精度。

    Aug, 2019

  • 单张 RGB 图像的 3D 多人姿态估计之基于相机距离的自顶向下方法

    本文提出了一种全面的基于学习的、视野距离感知的自顶向下的方法，用于从单个 RGB 图像中估计多人的 3D 姿态，并通过人体检测、3D 人体根位置定位和相对根姿态估计模块，实现了与最先进单人 3D 姿态估计模型可相媲美的结果，同时也比公开数据集上之前的 3D 多人姿态估计方法表现更出色。

    Jul, 2019

  • 从单张图像中连贯重建多人

    本研究针对单张图像中的多人 3D 姿态估计问题，采用自顶向下的方法，并利用 SMPL 参数化身体模型，提出了基于距离场碰撞损失和深度排序感知损失的网络训练框架，有效解决了结果不连贯的问题，并且在标准的 3D 姿态基准测试中表现出优异性能。

    Jun, 2020

  • 从野外多个不受限制图像中的概率三维人体形状和姿势估计

    本研究提出了一种新的任务，在人体形态和姿势估计中使用多幅图像组成的分布预测模型，使我们能够量化姿势预测的不确定性，并提高了 3D 人体形态估计度量标准。

    Mar, 2021

  • SMPL 约简：从单张图片自动估计三维人体姿态和形状

    本研究提出了一种基于 DeepCut 和 SMPL 模型的 3D 姿态估计方法，能够从单张无约束的图像中自动预测人体的姿态和形状，实现了对人体结构和运动的精确推断。

    Jul, 2016

  • 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

  • CenterSnap: 单次拍摄多目标三维形状重建及分类六自由度姿态与大小估计

    本论文提出了一种基于单个视角的 RGB-D 观测对多目标 3D 重建、6D 姿态和大小估计的简单、高效、端到端的方法，并且基于 ShapeNet 和 NOCS 数据集进行了广泛实验，在新颖实际世界的目标实例 6D 姿态中获得了 12.6% 的绝对改进。

    Mar, 2022