
摘要
尽管在3D人体姿态估计方面最近取得了显著进展,但大多数先前的方法仅处理单人情况。在这项工作中,我们首次提出了一种完全基于学习的、考虑相机距离的自上而下的方法,用于从单个RGB图像中进行3D多人姿态估计。所提出的系统流程包括人体检测、绝对3D人体根节点定位以及根节点相对的3D单人姿态估计模块。我们的系统在没有任何真实数据的情况下,达到了与最先进的3D单人姿态估计模型相当的结果,并且在公开数据集上的表现显著优于之前的3D多人姿态估计方法。代码可在以下链接获取:https://github.com/mks0601/3DMPPE_ROOTNET_RELEASE 和 https://github.com/mks0601/3DMPPE_POSENET_RELEASE。
代码仓库
mks0601/3DMPPE_ROOTNET_RELEASE
官方
pytorch
GitHub 中提及
faheinrich/moon_pose_with_detectron2
pytorch
GitHub 中提及
faheinrich/moon_pose_estimation_setup
pytorch
GitHub 中提及
mks0601/3DMPPE_POSENET_RELEASE
官方
pytorch
GitHub 中提及
基准测试
| 基准 | 方法 | 指标 |
|---|---|---|
| 3d-absolute-human-pose-estimation-on-human36m | RootNet | MRPE: 120.0 |
| 3d-human-pose-estimation-on-3d-poses-in-the | RootNet | MPJAE: 21.25 MPJPE: 84.28 |
| 3d-human-pose-estimation-on-human36m | PoseNet | Average MPJPE (mm): 54.4 |
| 3d-human-pose-estimation-on-human36m | PoseNet (GTi) | Average MPJPE (mm): 53.3 |
| 3d-multi-person-pose-estimation-absolute-on | 3DMPPE_POSENET | 3DPCK: 31.5 |
| 3d-multi-person-pose-estimation-root-relative | 3DMPPE_POSENET | 3DPCK: 81.8 |
| monocular-3d-human-pose-estimation-on-human3 | Moon et. al. | Frames Needed: 1 Need Ground Truth 2D Pose: No Use Video Sequence: No |