monocular 3d human pose estimation | BriefGPT

关键词monocular 3d human pose estimation

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二次姿势：离散扩散模型用于遮挡人体三维姿势估计
连续扩散模型在解决单目三维人体姿势估计中的固有不确定性和不确定性方面表现出有效性，但需要大型搜索空间和大量训练数据，易于生成生物力学上不真实的姿势。为应对这些限制，我们引入了离散扩散姿势（Di2Pose），一种专为遮挡的三维人体姿势估计设计
PDFa month ago
在扩散框架中探索潜在的跨通道嵌入以实现准确的三维人体姿态重建
通过探索三维坐标和二维投影之间的关联，引入一个新的跨通道嵌入框架，并利用上下文引导机制促进联合图注意力在迭代扩散过程中的传播，以提高单目三维人体姿态估计的重建精度。该方法在 Human3.6M 和 MPI-INF-3DHP 两个基准数据集上
PDF6 months ago
ManiPose：约束流形多假设的三维人体姿态估计
单目三维人体姿态估计是一个具有固有歧义的任务，我们提出了 ManiPose，一种新颖的多假设模型，通过在人体姿势流形内约束模型，提供多组候选三维姿势，并达到更强一致性，从而超越现有的姿势一致性性能。
PDF7 months ago
CVPRDiffPose: 3D 姿态估计更可靠的方法
提出一种新颖的姿态估计框架 (DiffPose)，基于扩散模型将 3D 姿态估计描述为一个逆扩散过程，并引入了姿态特定初始化、基于高斯混合模型的前向扩散过程和上下文条件的逆扩散过程等新设计来促进扩散过程，相比现有方法在 Human3.6M
PDF2 years ago
通过 - Uplifting-Transformers 实现高效三维人体姿势估计的提升和上采样
本文提出了一种基于 Transformer 的姿势提升方案，能够处理时间上稀疏的二维姿势序列，但仍能产生时间上密集的三维姿势估计。其采用掩码令牌建模来实现 Transformer 块内的时间上采样，可以大大降低总计算复杂度。在 Human3
PDF2 years ago
CVPR自监督三维人体姿态估计的不确定性自适应
本文研究了基于单目视觉技术的 3D 人体姿势估计问题，提出利用无监督域自适应方法，引入包含两个输出头的 MRP-Net 网络，利用预测不确定性实现模型适应和泛化，并取得了在各项基准测试中的最优性能。
PDF2 years ago
CVPR野外多视角图像下的弱监督 3D 人体姿态学习
本文提出一种基于弱监督方式，利用多视角数据进行 3D 人体姿势估计的学习框架，包括利用 2.5D 表示法的目标函数，经过测试在两个大规模数据集上达到了半监督 / 弱监督方法的最佳表现。
PDF4 years ago
CVPRActiveMoCap: 用于主动人体运动捕捉的优化视角选择
本论文提出一种基于算法规划的视角控制方法，通过估算 3D 人体姿势估计的不确定性，结合基于深度学习的回归器和时间平滑性等多个不确定性来源，实现了更为准确的 3D 姿态估计，其性能优于基于人物跟随和围绕的相关研究。
PDF5 years ago
学习融合 2D 和 3D 图像线索用于单眼人体姿态估计
该研究利用深度学习在单目 3D 人体姿势估计领域提出了一种新型结构，可以同时从图像中推算出 3D 关节坐标和 2D 关节位置，使用可训练的融合方案使信息得以最佳融合，从而在标准的 3D 人体姿势估计基准测试中大幅提高了现有技术水平。
PDF8 years ago