Vi föreslår en enhetlig formulering för problemet med 3D human pose estimation från en enda rå RGB-bild som resonerar gemensamt om 2D gemensam estimering och 3D utgör rekonstruktion för att förbättra båda uppgifterna. Vi har en integrerad strategi som säkrar probabilistisk kunskap om 3D-mänskliga pose med en flerstegs CNN-arkitektur och använder kunskapen om rimliga 3D-landmärken för att förfina sökandet efter bättre 2D-platser. Hela processen är tränad end-to-end, är extremt effektiv och ger toppmoderna resultat på Human3.6M outperforming tidigare metoder både på 2D och 3D fel.
Vissa tillvägagångssätt tillsammans resonera om 2D och 3D pose med flerstegs troskartor REF.
Lifting from the Deep: Convolutional 3D Pose Estimation from a Single Image
{'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']}