Vi föreslår en metod för att generera flera olika och giltiga mänskliga pose hypoteser i 3D som alla överensstämmer med 2D-detekteringen av leder i en monokulär RGB-bild. Vi använder en ny generativ modell enhetlig (unbiased) i utrymmet för anatomiskt rimliga 3D-poser. Vår modell är kompositionell (producerar en pose genom att kombinera delar) och eftersom den begränsas endast av anatomiska begränsningar kan den generalisera till varje rimlig mänsklig 3D pose. Att ta bort modellens bias bidrar i sig till att generera fler olika 3D pose hypoteser. Vi hävdar att generera flera pose hypoteser är mer rimligt än att generera endast en enda 3D pose baserat på 2D gemensamma upptäckt med tanke på djup tvetydighet och osäkerhet på grund av ocklusion och ofullständig 2D gemensamma upptäckt. Vi hoppas att idén att skapa flera konsekventa pose hypoteser kan ge upphov till en ny linje av framtida arbete som inte har fått mycket uppmärksamhet i litteraturen. Vi använde datasetet Human3.6M för empirisk utvärdering.
För att lösa problemet med att uppskatta 3D-pose från 2D-lederna föreslog Jahangiri och Yuille REF först att generera flera olika posehypoteser.
Generating Multiple Diverse Hypotheses for Human 3D Pose Consistent with 2D Joint Detections
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}