3D-modeller ger en gemensam grund för olika representationer av mänskliga kroppar. I sin tur har robust 2D-uppskattning visat sig vara ett kraftfullt verktyg för att få 3D passar "in-thewild". Beroende på detaljnivån kan det dock vara svårt att få tag på märkta data för utbildning av 2D-skattare i stor skala. Vi föreslår en hybridstrategi för detta problem: med en utökad version av den nyligen införda SMPLify-metoden får vi en 3D-kroppsmodell av hög kvalitet som passar flera mänskliga pose-dataset. Mänskliga kommenterare sorterar bara bra och dåliga anfall. Detta förfarande leder till en inledande datauppsättning, UP-3D, med rika kommentarer. Med en omfattande uppsättning experiment visar vi hur dessa data kan användas för att utbilda diskriminerande modeller som ger resultat med en aldrig tidigare skådad detaljnivå: våra modeller förutspår 31 segment och 91 landmärken på kroppen. Med hjälp av 91 landmärke utgör estimator, presenterar vi toppmoderna resultat för 3D mänskliga pose och form estimering med hjälp av en storleksordning mindre träningsdata och utan antaganden om kön eller pose i passande förfarande. Vi visar att UP-3D kan förbättras med dessa förbättrade passformer för att växa i kvantitet och kvalitet, vilket gör att systemet kan användas i stor skala. Data, kod och modeller finns tillgängliga för forskningsändamål.
REF förutsäger kroppssegment och landmärken från kommenterade mänskliga pose dataset, och genomför kroppen utgör uppskattning med kläder och 3D kroppsmontering.
Unite the People: Closing the Loop Between 3D and 2D Human Representations
{'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']}