Nov, 2020

3D 多体：将一组可信的三维人体模型拟合到模糊的图像数据上

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TL;DR研究单视图和部分遮挡视图下获取人体的密集三维重建问题，建议通过合适的三维模型参数化人体形状和姿势，学习一种多假设神经网络回归器，约束每个假设位于合理人体姿势的流形上，并且在标准 3D 人体基准和重度遮挡版本中，该方法表现出优异的处理模糊姿态恢复的性能。
3d reconstructionhuman pose recoveryparametrizationneural network regressorgenerative model
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 使用混合密度网络生成多个假设的三维人体姿态估计

    本文提出了一种基于多模式混合密度网络的方法，可以从 2D 关节生成多个可行的 3D 人体姿势假设。实验表明，我们的方法具有先进的性能，并且可以用于针对 2D-3D 反问题的多解决方案。

    Apr, 2019

  • 单张图片中的多人隐式重建

    本研究提出了一种新的端到端学习框架，可以从一张图像中获取多人的详细且具有空间连续性的重建，并能解决多人姿态、遮挡、衣着等问题带来的困难，实现了对穿衣人体在任意姿势下的模型自由_implcicit 3D 重建和同步估计。针对模型和数据集，实验结果表明，该方法与现有的竞争方法相比，具有更高的精度和完整性，呈现了最先进的性能。

    Apr, 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

  • 从 RGB-D 数据中重构带有遮挡的 3D 人体姿势

    通过对场景信息和先前知识进行建模，我们提出了一种新的方法来从 RGB-D 图像中重建带有遮挡的 3D 人体，通过建模可能的姿势空间并使用深度数据约束可见身体部分，我们的方法在 PROX 数据集上的实验结果表明，与其他方法相比，能够产生更准确和合理的结果。

    Oct, 2023

  • 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

  • 人体网格恢复的概率建模

    本文提出一种基于正常流模型的方法，利用概率建模的思想，从多个视角的 2D 图像集合中重建 3D 人体姿势。该方法在人体姿势重建、模拟及建模上都取得了较好的效果，且可通过提供多种样本取得更为准确的估计。

    Aug, 2021