ECCVJul, 2022

基于结构组的自约束推理优化用于人体姿态估计

PDF
TL;DR本研究提出了一种自我约束预测 - 验证网络，用于人体姿态估计中关键点子集之间的预测和反向预测，并结合验证网络进行准确性验证，该方法在 MS COCO 和 CrowdPose 数据集上取得了显著的姿态估计效果提升。
发现论文，激发创造
  • 多尺度监督网络用于人体姿态估计

    该研究提出了基于深度卷积去卷积模型的鲁棒人体姿态估计方法，通过多尺度的上下文监督和全局回归的方式增强模型的姿态鲁棒性，并在 MPII 和 FLIC 数据集上展示了具有竞争力的性能。

    Aug, 2018

  • 人体姿态估计的多尺度结构感知网络

    本文提出了一种多尺度结构感知神经网络，通过多尺度监督、多尺度回归网络、中间监督和结构感知损失以及关键点掩蔽训练方案等四个方面对深度卷积 - 反卷积沙漏模型进行改进，以有效地提高人体姿势估计的性能。该网络不仅可以解决尺度差异、遮挡和复杂多人场景等问题，而且可以全局优化多尺度特征的结构匹配，并在 MPII 挑战排行榜上取得了领先地位。

    Mar, 2018

  • 对抗 PoseNet：一种结构感知的卷积网络，用于人体姿态估计

    本文使用结构感知卷积网络来隐式地将人体结构的先验信息纳入深度网络的训练，以便在单目图像中实现更好的人体姿态估计。

    Apr, 2017

  • 关键点预测下的目标姿态自监督学习

    本文提出了一种基于自监督学习的关键点预测方法来进行相机位姿预测及三维目标物体的在线重建的深度学习网络，并在几个数据集上进行了实验，取得了显著的改进。

    Feb, 2023

  • 无监督三维人体姿态估计的运动学结构保留表示

    本文提出了一种采用运动学结构保持无监督学习的 3D 人体姿势估计框架，可以避免使用任何弱监督模型，并通过能量损失和运动学先验知识来训练模型，提高对新环境下的准确性和泛化能力。

    Jun, 2020

  • 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

  • 使用深度神经网络进行 3D 人体姿态结构预测

    本文提出了一种基于深度学习回归体系结构的 3D 人体姿势结构预测方法，该方法借助于过度完备的自动编码器并考虑关节从属关系，优于现有技术，包括结构保留和预测准确性两方面。

    May, 2016

  • 借助置信度网络优化多人姿态跟踪

    本研究开发了一种新型关键点置信网络和跟踪流程，以改善自上而下方法中的人体检测和姿势估计，实验结果显示我们的方法在人体检测和姿势估计方面具有普适性，并在 PoseTrack 2017 和 2018 数据集上取得最先进的性能。

    Oct, 2023

  • 通用人体姿势估计的自校正和自适应推断

    本研究提出了自修改和适应推理（SCAI）方法来解决网络预测的泛化挑战，并使用人体姿势估计作为示例来展示其有效性和性能。

    Mar, 2023

  • 自监督单张图像下的三维人体姿态估计

    本论文提出了一种新的自我监督方法，通过训练不带标签的典型姿势图像数据集和未成对的 2D 姿势数据，从而实现了从单幅图像预测 3D 人体姿势的网络映射，可用于快速应用于其他人工结构（例如动物）的姿态估计。

    Apr, 2023