Sep, 2020

野外准确三维人体姿态和形状估计的合成训练

PDF
TL;DR本文提出了 STRAPS 系统，它利用代理表示法（如轮廓线和 2D 关节点）作为输入，使用合成数据来培训形状和姿态回归神经网络，以克服数据稀缺性问题，并在人体形状估计方面的具有挑战性的 SSP-3D 数据集上表现出色，其精度超过其他最先进的方法。
monocular 3d human shapepose estimationsynthetic trainingsmpl statistical body modeldata scarcity
发现论文，激发创造
  • 合成训练图片以提升人体三维姿势估计

    本研究旨在通过人体姿态空间的采样和真实图像纹理的提取，建立一个全自动，可扩展的方法来合成姿态注释的图像，从而为 3D 姿态估计任务提供合成培训数据，最终证明 CNNs 在合成图像上训练可以在 3D 姿态估计任务上胜过在真实照片上训练。

    Apr, 2016

  • 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

  • 基于图像合成的深度 3D 人体姿态估计

    本文提出了一种在 “野外” 环境中进行三维人体姿态估计的解决方案，通过生成大量的具有三维姿势标注的逼真合成图像，并使用这些图像对全身三维姿势进行端对端的卷积神经网络训练，成功地在受控环境（Human3.6M）中优于大多数已发表的作品，并在真实图像（LSP）中展现了有前途的结果。

    Feb, 2018

  • LASOR: 通过合成有遮挡感知数据和神经网格渲染学习精确的三维人体姿态和形状

    针对人体姿态和形状估计中的遮挡问题，特别是人物之间的遮挡问题，本文提出了一种新的框架，通过合成 occlusion-aware 阴影和 2D 关键点方便估计 SMPL 姿态和形状参数，使用三维神经网格渲染器实现了实时新学习，已在现有数据集中表现出优越性能。

    Aug, 2021

  • 从合成人中学习

    本文提出了使用由 3D 运动捕捉数据生成的合成真实人形图像的大规模数据集 (SURREAL) 来训练卷积神经网络 (CNNs)，并且通过该数据集训练的 CNNs 在 RGB 图像中可以准确地进行人物深度估计和人物部分分割。

    Jan, 2017

  • 利用多视角图像进行形状感知人体姿态和形状重建

    使用多视角图像建议一种可伸缩的神经网络框架来重建 SMPL 模型子空间中的人体 3D 网格，并在现实图像上表现优异，特别是在形状估计方面。

    Aug, 2019

  • 野外单目 3D 人体姿势估计基于优化 CNN 监督

    提出了一种基于 CNN 的方法，利用现有的 3D 姿势数据和 2D 姿势数据进行迁移学习，在真实场景中实现了最先进的性能，同时引入了一个人类身体姿势估计的新训练集，并提出了一个覆盖室内和室外场景的新基准。

    Nov, 2016

  • 基于合成数据的鲁棒性类别层次 3D 姿态估计

    本篇论文提出 SyntheticP3D 数据集和 CC3D 方法，结合这两种方法可以实现在只用 10% 的真实数据的情况下，与当前最先进的模型在物体位姿估计方面取得了可与之媲美结果，在采用 50% 的真实数据时还超越了 SOTA 模型 10.4%。

    May, 2023

  • 从未见过的视角识别动作的人造人类

    本研究旨在探讨合成人类能否提高人类动作识别的性能，特别关注对不寻常拍摄视角的泛化能力，研究发现数据的合成和扩充可以带来性能的提升。

    Dec, 2019

  • MoCap 引导的数据增强在野外三维姿态估计中的应用

    该论文提出了一种采用基于图像合成方法生成真实图片数据集以训练 CNN 模型，用于解决 3D 人体姿态估计缺少真实数据的问题，并通过在受控环境和实境的表现表明其可行性。

    Jul, 2016