Mihai Fieraru, Mihai Zanfir, Elisabeta Oneata, Alin-Ionut Popa, Vlad Olaru...
TL;DR本文研究了 3D 人类交互的意义和行为建模，并通过引入模型和数据集等多个方面的贡献，提出了一种解决 3D 重建中遗漏人体细微接触等问题的方法。
Abstract
Understanding 3d human interactions is fundamental for fine-grained scene
analysis and behavioural modeling. However, most of the existing models predict
incorrect, lifeless 3d estimates, that miss the subtle human contact
aspects--the essence of the event--and are of little use for de
通过观察人类运动的视觉序列，我们可以轻松猜测人在过去和未来的 3D 运动。我们提出了一个可以学习人类 3D 动力学表示的框架，通过简单而有效的图像特征时间编码。在测试过程中，学习到的时空表示能够预测具有平稳性的 3D 网格。我们的模型可以从单个图像中恢复当前的 3D 网格以及它未来和过去的 3D 运动，同时也可以通过半监督学习从带有 2D 姿态标注的自然视频中学习。我们通过对来自互联网海量未标记数据的模型训练，通过已有的 2D 姿态检测器得到伪基础真值 2D 姿态，证明了我们的模型可以自举学习并在三维动作预测任务中获得最新的性能。