ICCVOct, 2021

多视角图像中的多人姿态估计与形状感知

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • SMAP: 单镜头多人绝对三维姿态估计

    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。

    Aug, 2020

  • 直接多视角多人三维姿态估计

    该研究提出了一种名为 MvP 的多视角姿态变换器，用于从多视角图像中估计多人的三维姿态，该方法可以直接回归多人三维姿态，并使用几种技术来提高准确性，该模型在多项指标上表现优秀。

    Nov, 2021

  • 从野外的单目视频实现稳健且平滑的三维多人姿势估计

    3D 姿态估计是计算机视觉中一项非常重要的任务，特别是针对多人单目视频（3DMPPE）的 3D 姿态估计仍然具有挑战性，我们提出了 POTR-3D，这是第一个基于序列到序列的 2D 到 3D 模型实现的 3DMPPE，采用一种新颖的几何感知数据增强策略，能够生成具有各种视角的无界数据，并关注地面和遮挡效果，通过大量实验证明，我们的方法在不同的未知视角上具有鲁棒性，在重度遮挡下能够可靠地恢复姿态，并生成更自然和平滑的输出，我们的方法在公开基准上取得了最先进的性能，并在具有挑战性的野外视频上取得了定性结果。

    Sep, 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