Nov, 2023

一个带有上下文的单一 2D 姿势对于 3D 人体姿势估计价值百倍

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TL;DR使用现有的 2D 姿态检测器产生的中间可视化表示，从而获得姿态的空间上下文信息。通过设计一个名为 Context-Aware PoseFormer 的简单基线方法来展示其有效性，该方法在速度和精度方面明显优于其他使用数百个视频帧的最先进方法。
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发现论文，激发创造
  • 利用时间信息进行三维姿态估计

    本文提出了一种基于 LSTM 网络，使用时间信息提高 2D 关节点坐标序列估算 3D 姿势的鲁棒性和一致性，实验在 Human3.6M 上提高了 12.2% 的精度。

    Nov, 2017

  • 3D 人体姿态估计的简单而有效的基准线

    通过构建一个借助于当前技术能在控制误差较低前提下从 2D 开环位置中提取 3D 位置任务的相对简单的深度前向网络，我们发现了现代深度 3D 姿态估计系统的可视分析引起的错误是其主要问题。

    May, 2017

  • 单图像三维人体姿态估计的双源方法

    本研究提出一种利用双重数据源，结合深度神经网络和运动捕捉数据，实现从单张图片中估计三维人体姿态的方法，并对该方法进行了全面评估。

    May, 2017

  • MetaPose: 无需 3D 监督，快速从多视图中获得 3D 姿态

    本文介绍如何使用神经网络模型进行多摄像头人体姿势估计，在考虑多角度遮挡及联合位置不确定性情况下，使用 2D 关键点数据进行训练。相比于经典捆绑调整与弱监督单目 3D 基线方法，我们的模型在 Human3.6M 和 Ski-Pose PTZ 数据集上表现更好。

    Aug, 2021

  • 无监督对抗学习从 2D 关节点位置得到 3D 人体姿势

    本文提出了一种使用生成对抗网络进行无监督学习的方法，能够从单张图片的 2D 关节点位置预测出 3D 人体姿态，无需使用 3D 数据集，而且即使在训练时缺乏数据，该方法也能很好地预测 3D 姿态。

    Mar, 2018

  • 三维人体姿态估计 = 二维姿态估计 + 匹配

    本文探讨了通过 2D 姿态估计和 3D 运动捕捉数据简单推理得出三维人体姿态的方法，并演示了该方法优于目前大部分直接由 2D 测量回归三维姿态估计系统的现有方法。

    Dec, 2016

  • 稀疏性与深度结合：单目视频中的 3D 人体姿态估计

    本文通过提出一种新的方法，在人体姿势估计中实现了更好的 3D 姿势估计精度，通过使用单目图像序列并利用深度全卷积网络预测 2D 关节位置的不确定性图，并使用期望最大化算法进行 3D 姿势估计。

    Nov, 2015

  • 从单幅图像中强健地估计 3D 人体姿态

    提出了一种在现有 2D 姿态检测器的基础上，从单张图像中估计 3D 人体姿态的方法，通过线性组合稀疏基，实施限制并优化，得出该方法在三个基准数据集上的表现优于现有技术。

    Jun, 2014

  • 深度双连续网络用于人体姿态估计

    本文提出了一种基于多帧和时序信息的人体姿态估计方法。该方法包含三个模块：姿态时序合成器、姿态残差融合模块和姿态校正网络。在 PoseTrack2017 和 PoseTrack2018 数据集上进行的实验结果表明，该方法取得了最佳效果，并已发布代码以期促进未来的研究。

    Mar, 2021

  • 多透视 空时关系变换的精确 3D 人体姿势估计

    我们提出了一个多阶段的 3D 序列到序列人体姿势检测框架，利用变压器的自注意力机制从多视角视频数据中捕捉空间 - 时间相关性，实验结果表明我们的方法在 Human3.6M 数据集上表现出色。

    Jan, 2024