De senaste tillvägagångssätten för monocular 3D pose estimation bygger på Deep Learning. De tränar antingen ett konvolutionellt neuralt nätverk för att direkt gå tillbaka från en bild till en 3D pose, som ignorerar beroendet mellan mänskliga leder, eller modellera dessa beroenden via en max-marginal strukturerad läranderam, vilket innebär en hög beräkningskostnad vid inference tid. I detta papper introducerar vi en Deep Learning regression arkitektur för strukturerad förutsägelse av 3D mänskliga pose från monokulära bilder eller 2D gemensam plats värmekartor som bygger på en överfullständig autoencoder för att lära sig en högdimensionell latent pose representation och konton för gemensamma beroenden. Vi föreslår vidare ett effektivt nätverk för långtidsminne för att upprätthålla tidskonsistens på 3D utgör förutsägelser. Vi visar att vårt tillvägagångssätt uppnår toppmoderna prestanda både när det gäller strukturbevarande och förutsägelsenoggrannhet på standard 3D human pose assessment riktmärken.
Katircioglu m.fl. REF lär sig en högdimensionell latent pose representation och konton för gemensamma beroenden via en auto-encoder ram.
Learning Latent Representations of 3D Human Pose with Deep Neural Networks
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}