Denna studie tar hänsyn till 3D human pose estimation problem i en enda RGB bild genom att föreslå en villkorlig slumpmässig fält (CRF) modell över 2D pose, där 3D pose erhålls som en biprodukt av inference processen. Den föreslagna CRF-modellens unary-term definieras på grundval av ett kraftfullt regressionsnät med värmekartor, som har föreslagits för uppskattning av 2D human pose. Denna studie presenterar också ett regressionsnät för att lyfta 2D pose till 3D pose och föreslår den tidigare termen baserat på överensstämmelsen mellan den uppskattade 3D pose och 2D pose. För att uppnå en ungefärlig lösning av den föreslagna CRF-modellen antas den bästa N-strategin. Den föreslagna inferensalgoritmen kan ses som sekventiella processer för nedifrån-och-upp-generering av 2D och 3D utgör förslag från den ingående 2D-bilden baserad på djupa nätverk och uppifrån-och-ned-kontroll av sådana förslag genom att kontrollera deras sammansättningar. För att utvärdera den föreslagna metoden använder vi två storskaliga dataset: Human3.6M och HumanEva. Experimentella resultat visar att den föreslagna metoden uppnår den senaste 3D human pose uppskattning prestanda.
Chang och Al. I Ref föreslogs en villkorsbaserad modell baserad på fältet över 2D-poses.
2D-3D Pose Consistency-based Conditional Random Fields for 3D Human Pose Estimation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}