De senaste tillvägagångssätten för monocular 3D pose estimation bygger på Deep Learning. De antingen träna en Convolutional Neural Network att direkt gå tillbaka från bild till 3D pose [3], som ignorerar beroenden mellan mänskliga leder, eller modellera dessa beroenden via en max-marginal strukturerad läranderam [4], vilket innebär en hög beräkningskostnad vid inference tid. I detta dokument introducerar vi en Deep Learning regressionsarkitektur för strukturerad förutsägelse av 3D posera från monokulära bilder som bygger på en överfullständig auto-encoder för att lära sig en högdimensionell latent pose representation och redogöra för gemensamma beroenden.
Nyligen, Tekin et al. I REF föreslogs en strukturerad prognosram som lär sig att 3D utgör representationer med hjälp av en automatisk kodare.
Structured Prediction of 3D Human Pose with Deep Neural Networks
{'venue': 'Procedings of the British Machine Vision Conference 2016', 'journal': 'Procedings of the British Machine Vision Conference 2016', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}