Detta dokument tar upp problemet med 3D-mänskliga pose uppskattning från en enda bild. Vi följer en standard tvåstegs pipeline genom att först upptäcka 2D-positionen av N-kroppsleder, och sedan använda dessa observationer för att infer 3D pose. För det första steget använder vi en ny CNN-baserad detektor. För det andra steget utför de flesta befintliga metoder 2N-to-3N regression av de kartesiska gemensamma koordinaterna. Vi visar att mer exakta pose uppskattningar kan erhållas genom att representera både 2D och 3D mänskliga poser med N × N avstånd matriser, och formulera problemet som en 2D-till-3D avstånd matris regression. För att lära en sådan regressator vi utnyttja enkla Neural Network arkitekturer, som genom konstruktion, genomdriva positivitet och symmetri av de förutsagda matriser. Metoden har också fördelen att naturligt hantera saknade observationer och göra det möjligt att hypothesize positionen för icke-observerade leder. Kvantitativa resultat för Humaneva- och Human3.6M-datauppsättningar visar konsekventa resultatvinster jämfört med toppmoderna. Kvalitativ utvärdering av bilderna i-den-vilda av LSP-datauppsättningen, med hjälp av regressorn inlärd på Human3.6M, avslöjar mycket lovande generaliseringsresultat.
REF föreslår att koda 3D pose med hjälp av en Euclidean avståndsmatris formulering som implicit införlivar kroppens gemensamma relationer och gör det möjligt att regressera 3D poser i form av en avståndsmatris med hjälp av en mycket liten nätverksarkitektur.
3D Human Pose Estimation from a Single Image via Distance Matrix Regression
{'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']}