Jul, 2023

基于迭代图滤波网络的三维人体姿态估计

PDF
TL;DR本文介绍了一种基于迭代图滤波的框架，用于 3D 人体姿势估计，并通过高斯 - 塞德尔迭代法设计了 Gauss-Seidel 网络架构，利用邻接修正和跳跃连接等方法改善模型性能。实验结果表明，该方法在两个标准数据集上都超过了其他基准方法，达到了最先进性能。
graph convolutional networks3d human pose estimationiterative graph filteringgauss-seidel networkadjacency modulation
发现论文，激发创造
  • 用于 3D 人体姿势回归的语义图卷积网络

    本文提出了一种新的神经网络结构 Semantic Graph Convolutional Networks（SemGCN），它能够学习在回归任务中捕捉图形结构数据中的语义信息，特别是局部和全局节点之间的关系，并将其应用于 3D 人体姿势回归，结果表明 SemGCN 仅使用 90％的参数就优于现有技术水平。

    Apr, 2019

  • 条件有向图卷积用于三维人体姿态估计

    本文提出一种基于有向图模型的 U 型结构的条件有向图卷积网络，用于从单目视频中进行 3D 人体姿势估计，实验结果表明有向图模型可以更好地利用人体骨骼的层次结构，而条件连接可以为不同的姿态产生自适应的图拓扑。

    Jul, 2021

  • 全局 - 局部自适应图卷积网络 用于 3D 人体

    通过使用全局本地自适应图卷积网络 (GLA-GCN) 并利用地面实况数据，作者针对 3D 人体姿势估计中的姿势抬升问题提出了一种简单而有效的模型设计，实验证明该设计在三个基准数据集上表现出了明显的优于现有方法的效果。

    Jul, 2023

  • 时空 MLP 图网络用于 3D 人体姿势估计

    提出一种新的空时网络架构，通过加权雅可比特征传播规则实现了图卷积网络在 3D 人体姿势估计上的有效性。

    Aug, 2023

  • 3D 人体姿态估计的正则分割图网络

    本文提出了一种基于高阶正则分裂图网络（RS-Net）的 2D-to-3D 人体姿态估计方法，通过矩阵分裂和权重调节等方法来捕捉贯穿身体骨骼的长距离依赖，并学习不同的调制向量和调制矩阵来帮助调整图结构，该方法在两个基准数据集上实现了优异的性能。

    May, 2023

  • 多图卷积网络用于姿态预测

    本文提出了一种基于多图卷积网络 (MGCN) 的三维人体姿势预测方法，该方法结合自然结构和序列注意力，同时捕获空间和时间信息，并在人体运动预测的基准数据集上表现出比现有方法更好的效果。

    Apr, 2023

  • 多跳图变换网络用于 3D 人体姿势估计

    介绍了一个用于视频中 2D 到 3D 人体姿势估计的多跳图变换网络，通过利用多头自注意力和多跳图卷积网络的优势以捕获时空依赖关系和处理远距离交互，提出了一个模型架构来实现准确的全局和局部依赖关系捕捉以及处理所需的空间细节，实验结果表明其有效性和泛化能力。

    May, 2024

  • 三维单目视频多人姿势估计的图形和时间卷积网络

    提出了一种新的框架，将图卷积神经网络（GCNs）和时间卷积神经网络（TCNs）相结合，以强韧地估计无需摄像机参数即可实现相机中心多人 3D 姿态的方法。该方法利用可见关节和骨头信息来估计遮挡或缺失的人体部分信息，并结合使用 GCNs 和 TCNs 的方法。定量和定性评估表明，所提出的方法具有实际应用效果。

    Dec, 2020

  • 三维人体运动预测的骨骼分离图散射网络

    本研究提出了一种基于自适应图散射的骨架分块散射网络模型，用于模拟身体关节之间的关系，同时对身体的各个部位进行建模和学习，生成更丰富的图谱频带和更细的空间特征，并在 Human3.6M、CMU Mocap 和 3DPW 数据集上实验表明，该模型较现有方法的 3D 关节均值位置误差 (MPJPE) 提高了可观的 13.8%、9.3% 和 2.7%。

    Jul, 2022

  • 基于骨架的人体运动预测的动态稠密图卷积网络

    本文提出了一种动态密集图卷积网络（DD-GCN），它通过构建密集图和实现集成的动态信息传递来解决了骨骼序列构建图以及在图上进行信息传递的问题，在基准数据集上取得了明显的优越性能。

    Nov, 2023