CVPRMar, 2022

捕捉运动中的人类：从单目视频中估计时间关注的三维人体姿态和形状

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TL;DR该研究提出了一种运动姿势和形状网络（MPS-Net）来有效地捕捉视频中的运动并从中估计准确的和时间连续的三维人体姿态和形状。MPS-Net 利用运动连续性注意力（MoCA）模块和分层注意特征融合（HAFI）模块以提高运动姿势的精度并使用更少的网络参数。
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发现论文，激发创造
  • TAPE：基于时间注意力的概率人体姿态和形状估计

    该研究提出了一种基于时间注意力的概率人体姿势和形状估计方法（TAPE），通过对一段视频进行编码并使用概率分布输出估计的人体姿势，相比于其他方法在标准基准测试中表现更好。

    Apr, 2023

  • MonoCap: 基于 CNN 和几何先验的单目人体动作捕捉

    本文提出了一种新颖的方法，利用深度卷积神经网络来对 2D 关节点位置进行建模，并通过期望最大化算法来恢复 3D 几何体，从而实现了对不带标记的单个摄像头的全身人体姿态估计。

    Jan, 2017

  • 增强时空上下文：单目视频中具有时态一致性的稳健 3D 人体动作恢复

    提出了一种从单眼视频中恢复时间一致的 3D 人体姿势、形状和动作的方法，通过使用具有身体感知特征表示和独立的逐帧姿势和相机初始化，结合自相似性和自注意力等技术进行时空特征聚合，该方法提供了增强的时空上下文，可在各种复杂场景下得到更准确的姿势估计和形状重建。

    Nov, 2023

  • 单目视频中全三维网格人体姿态的时间连续恢复

    该研究论文提出了一种基于深度学习和递归神经网络的方法，采用含有 3D 注释的合成单眼视频来恢复完整的 3D 人体姿势，并在定量和定性分析中证明了该方法的有效性。

    Jun, 2019

  • 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

  • 从结构和动作学习 3D 人体姿势

    使用两种解剖启发的损失函数和弱监督学习框架，结合大规模野外 2D 和室内 / 合成 3D 数据共同学习人体姿态估计。还提出了一个简单的时间网络来调和预测的姿态序列，并通过损失表面可视化和敏感性分析仔细分析了所提出的贡献的工作机制。我们的完整流程在 Human3.6M 和 MPI-INF-3DHP 上分别提高了 11.8％和 12％，并在普通图形卡上以 30 FPS 运行。

    Nov, 2017

  • 具有物理意识的神经单目三维人体运动捕捉

    介绍了一种新的可训练系统，用于物理上合理的无标记 3D 人体运动捕捉，称之为 physionical，该系统在多种具有挑战性的场景下实现了最新技术的结果，其输入为 2D 关节关键点，能够在交互帧速率中生成平滑而物理明确的 3D 动作。

    May, 2021

  • TEMP3D: 出现遮挡的连续时间 3D 人体姿势估计

    在具有重度遮挡的视频序列中，通过使用人体运动先验、大规模预训练的三维姿势和自监督学习，借助于时间连续性的潜力，提高给定视频序列中的三维姿势估计，从而在包含遮挡的自然环境视频中得到连续的三维姿势估计。

    Dec, 2023

  • 人体运动预测的多层动作注意力

    介绍了一种基于注意力机制的前馈神经网络，利用运动的重复性和历史上下文进行运动预测，通过图卷积网络对历史数据的运动模式进行有效利用，取得了三个数据集上最先进的结果。

    Jun, 2021

  • 使用独立标记捕捉每个关节的动作：三维人体姿态和形状估计

    提出一种基于 Transformer 的模型，使用三种独立的 tokens 学习人体的 3D 关节旋转，身体形状和位置信息，进而估算 SMPL 参数，从而解决单目图像或视频中 3D 人体姿态和形状估计的困难问题，并具有较好性能。

    Mar, 2023