Detta dokument fokuserar på det utmanande problemet med 3D utgör en uppskattning av ett brett spektrum av artikulerade objekt från bilder på ett enda djup. Ett nytt strukturerat förutsägelsesätt beaktas, där 3D-poser representeras som skelettmodeller som naturligt fungerar på grenrör. Med tanke på en ingående djupbild formuleras alltså problemet med att förutsäga den mest korrekta artikuleringen av den underliggande skelettmodellen som sekventiellt söker efter den optimala skelettkonfigurationen. Detta behandlas senare genom konvolutionella neurala nät tränas end-to-end för att göra sekventiella förutsägelser av de gemensamma platserna som regresserar en uppsättning tangentvektorer av de underliggande grenrören. Vårt tillvägagångssätt undersöks på olika artikulerade objekt, inklusive mänskliga händer, mus, och fiskriktmärke dataset. Empiriskt visar det sig att den levererar mycket konkurrenskraftiga resultat med avseende på den senaste tekniken, medan den är verksam i realtid (över 30 FPS).
På liknande sätt, Zhang et al. REF inbäddar skelettrör i ConvNets och tränar modellen end-to-end för att göra sekventiella förutsägelser.
Learning to Search on Manifolds for 3D Pose Estimation of Articulated Objects
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}