ECCVJul, 2022

更快的 VoxelPose：通过正交投影实时进行三维人体姿态估计

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TL;DR本论文提出了 Faster VoxelPose 方法，通过在三个二维坐标平面上重投影特征体积并分别从其中估计 X、Y、Z 坐标，以解决多人三维姿态估计的计算负担过重问题。该方法可以在不需要昂贵的三维卷积神经网络的情况下，使 VoxelPose 的速度提高十倍，同时达到与最先进方法相当的准确性，显示了其在实时应用中的潜力。
发现论文，激发创造
  • V2V-PoseNet：从单深度图中准确预测三维手部和人体姿态的体素到体素预测网络

    本文提出了一种基于 3D CNN 的手部和人体姿态估计方法，通过使用立方体栅格并为每个关键点估计每个体素的可能性来将问题转化为体素到体素的预测，并克服了 2D 深度图中的透视畸变和非线性映射等缺点，实现了较高的准确性和实时性

    Nov, 2017

  • 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

  • 单视图粗细层次三维人体姿态预测

    本研究通过对 3D 人体姿态估计表征问题的认真研究，提出了一种方法，并且对现有的最优解的表现进行了超越，在标准测试基准中相对误差降低超过 30％，该方法包括 Convolutional Network、端到端的学习模型、从粗到细的预测方案和三维体表示。

    Nov, 2016

  • 三维人体姿态估计的整体平面预测到局部体积预测

    该论文提出了一种使用深度图进行 3D 人体姿态估计的新方法，并运用平面网络和体积网络等模型，显著提高了模型的准确性和计算效率。

    Jun, 2017

  • 基于人匹配和无监督 2D-3D 提升的实时全向三维多人姿势估计的改进

    本文介绍了一种首个能够在实时环境中处理基本遮挡、能够适应 360 度全景相机和毫米波雷达传感器的多人姿态估计系统，通过使用实时的轻量级 2D-3D 姿态提升算法，在室内外环境中实现了准确的性能表现，提供了一种经济实惠且可扩展的解决方案，并且不论检测到的个体数量如何，系统的时间复杂度保持几乎恒定，能够在商用 GPU 的笔记本上达到大约 7-8 帧每秒的帧率。

    Mar, 2024

  • PointVoxel: 多视角多模态 3D 人体姿态估计的简单有效流程

    提出了一种名为 PointVoxel 的流程，利用多视图 RGB 和 pointcloud 输入融合来获取 3D 人体姿势，并通过合成数据集生成器和无监督域自适应策略来克服在困难场景中标注 3D 人体姿势标签的挑战，展现了有希望的结果。

    Dec, 2023

  • 从运动补偿序列中直接预测 3D 身体姿态

    本文提出了一种高效利用视频序列中连续帧运动信息来恢复人的三维姿态的方法，并通过回归边界框的时空体到中心帧的 3D 姿势来改进现有方法。同时，为了最大限度地发挥这种方法的潜力，本文阐明必须补偿连续帧中的运动，以使被测量者保持中心，从而能够有效地消除歧义并在 Human3.6m、HumanEva 和 KTH Multiview Football 3D 人体姿态估计基准测试中取得显著改进。

    Nov, 2015

  • 实现超过 100 FPS 的多人 3D 姿态估计的跨视图跟踪

    本论文提出了一种基于多个校准相机视角的、面向实时应用的多人三维姿态估计解决方案，利用视频中的时间一致性直接在三维空间中匹配二维输入与三维姿态，通过跨视图多人跟踪迭代地更新姿态，从而提高了准确性和效率，并介绍了新的大规模多人数据集。

    Mar, 2020

  • XNect: 单目 RGB 相机多人实时 3D 动作捕捉

    本文提出了一种实时的多人三维运动捕捉方法，使用单个 RGB 相机以超过 30fps 的速度进行，利用卷积神经网络和全连接神经网络来估计每个人的 2D 和 3D 姿态特征，并在空间 - 时间骨骼模型拟合后返回完整的骨骼姿态，相较于以往方法，本方法在多人场景中以前所未有的速度返回全局姿态。

    Jul, 2019

  • 使用三维卷积神经网络实现时空人体姿态估计

    本研究探讨了卷积神经网络在处理单目视觉下 3D 人体姿态感知任务方面的能力，通过将时间维度编码在卷积空间中的第三个维度，直接回归到 3D 坐标空间中的人体关节位置，从而在选定的 Human3.6M 数据集上展示了该网络达到了最先进的性能。

    Aug, 2016