4 个月前

从深层提升:基于单幅图像的卷积3D姿态估计

从深层提升:基于单幅图像的卷积3D姿态估计

摘要

我们提出了一种统一的3D人体姿态估计方法,该方法从单个原始RGB图像出发,同时考虑2D关节估计和3D姿态重建,以提高这两项任务的性能。我们采用了一种集成的方法,将3D人体姿态的概率知识与多阶段CNN架构相融合,并利用合理的3D地标位置知识来优化2D位置的搜索。整个过程经过端到端训练,具有极高的效率,并在Human3.6M数据集上取得了最先进的结果,其在2D和3D误差方面均优于先前的方法。

基准测试

基准方法指标
3d-human-pose-estimation-on-human36mProjected-pose belief maps + 2D fusion layers
Average MPJPE (mm): 88.39
monocular-3d-human-pose-estimation-on-human3Projected-pose belief maps + 2D fusion layers
Average MPJPE (mm): 88.39
Frames Needed: 1
Need Ground Truth 2D Pose: No
Use Video Sequence: No
weakly-supervised-3d-human-pose-estimation-onTome et al.
3D Annotations: No
Average MPJPE (mm): 88.4
Number of Frames Per View: 1
Number of Views: 1

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