4 个月前

GLAMR:具有动态摄像机的全局遮挡感知人体网格恢复

GLAMR:具有动态摄像机的全局遮挡感知人体网格恢复

摘要

我们提出了一种从动态摄像机录制的单目视频中恢复三维全局人体网格的方法。该方法对严重的长期遮挡具有鲁棒性,即使人体超出摄像机视野范围也能进行跟踪。为了实现这一目标,我们首先提出了一种深度生成运动填充器,该填充器基于可见运动自回归地填充被遮挡人体的运动。此外,与先前的工作不同,我们的方法能够在动态摄像机下重建一致的全局坐标系中的人体网格。由于人体运动和摄像机姿态的联合重建存在约束不足的问题,我们提出了一种全局轨迹预测器,该预测器根据局部身体运动生成全局人体轨迹。利用预测的轨迹作为锚点,我们呈现了一个全局优化框架,该框架不仅细化了预测的轨迹,还优化了摄像机姿态以匹配视频证据(如2D关键点)。在具有挑战性的室内和野外数据集上的实验表明,所提出的 方法在运动填充和全局网格恢复方面显著优于先前的方法。

代码仓库

nvlabs/glamr
官方
pytorch
GitHub 中提及

基准测试

基准方法指标
3d-human-pose-estimation-on-emdbGLAMR
Average MPJAE (deg): 25.5058
Average MPJAE-PA (deg): 23.5484
Average MPJPE (mm): 107.797
Average MPJPE-PA (mm): 71.0091
Average MVE (mm): 128.237
Average MVE-PA (mm): 85.4586
Jitter (10m/s^3): 67.3522
global-3d-human-pose-estimation-on-emdbGLAMR
Average G-MPJPE (mm): 3193
Average G-MVE (mm): 3203

用 AI 构建 AI

从想法到上线——通过免费 AI 协同编程、开箱即用的环境和市场最优价格的 GPU 加速您的 AI 开发

AI 协同编程
即用型 GPU
最优价格
立即开始

Hyper Newsletters

订阅我们的最新资讯
我们会在北京时间 每周一的上午九点 向您的邮箱投递本周内的最新更新
邮件发送服务由 MailChimp 提供
GLAMR:具有动态摄像机的全局遮挡感知人体网格恢复 | 论文 | HyperAI超神经