关键词multi-person 3d pose estimation
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- ECCV无监督跨模态对齐用于多人三维姿态估计
通过使用新颖的神经表示，我们提出了一种部署友好的、快速的自下而上的多人三维人体姿态估计框架；进一步，我们基于跨模态的对齐问题，提出了一种实用的部署范式，使得我们的模型不仅能够处理现实世界的图像，而且在速度与性能之间实现了更好的平衡。
- ECCVHDNet: 多人摄像空间定位的人体深度估计
本文提出了一个名为 HDNet 的绝对根关节定位的端到端框架，首先使用关节点的热图估计 2D 人类姿势，并使用这些估计热图作为池化特征和通过骨架图神经网络在关节之间传播特征，并将目标深度回归公式化为一个 bin 索引估计问题，实验结果表明 - CVPR从单张图像中连贯重建多人
本研究针对单张图像中的多人 3D 姿态估计问题，采用自顶向下的方法，并利用 SMPL 参数化身体模型，提出了基于距离场碰撞损失和深度排序感知损失的网络训练框架，有效解决了结果不连贯的问题，并且在标准的 3D 姿态基准测试中表现出优异性能。
- 从单目 RGB 图像估计多人三维姿态的单次拍摄方法
提出了一种新的单次拍摄的方法来从单目 RGB 相机中对一般场景中的多人进行 3D 姿态估计，该方法使用新颖的鲁棒姿势地图（ORPM），该地图能够在其他人和场景中的强烈部分遮挡下实现全身姿态推断，并通过人体部位关联，在不需要显式边界框预测的情