I detta dokument presenteras den första studien om att förutsäga människans dynamik från statiska bilder. Problemet är att mata in en enda RGB bild och generera en sekvens av kommande mänskliga kropp poser i 3D. För att ta itu med problemet föreslår vi 3D Pose Forecasting Network (3D-PFNet). Vår 3D-PFNet integrerar de senaste framstegen på en-bild mänskliga pose uppskattning och sekvens förutsägelse, och omvandlar 2D förutsägelser till 3D utrymme. Vi utbildar vår 3D-PFNet med hjälp av en trestegs utbildningsstrategi för att utnyttja en mångsidig källa till träningsdata, inklusive bild- och videobaserade mänskliga pose-dataset och 3D-film (MoCap) data. Vi demonstrerar konkurrenskraften hos vårt 3D-PFNet på 2D pose prognostisering och 3D pose recovery genom kvantitativa och kvalitativa resultat.
Särskilt Chao et al. REF föreslog ett 3D Pose Forecasting Network (3D-PFNet) för att förutsäga mänsklig dynamik från statiska bilder.
Forecasting Human Dynamics from Static Images
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}