: Kvalitativa resultat av att tillämpa vår 3D-multi-person utgör estimering ram för COCO dataset [20] som består av i-the-vild bilder. De flesta av de tidigare 3D human pose estimeringsstudierna fokuserade främst på den rotrelativa 3D-sig-person pose estimering. I denna studie, föreslår vi en allmän 3D-multi-person pose estimation ram som tar hänsyn till alla faktorer inklusive human detektion och 3D human root localization. Även om betydande förbättringar nyligen har uppnåtts i 3D human pose estimering, de flesta av de tidigare metoderna behandlar endast en person fall. I detta arbete föreslår vi för det första en fullt lärandebaserad, kameradistansmedveten top-down-strategi för 3D-multi-person utgör uppskattning från en enda RGB-bild. Rörledningen i det föreslagna systemet består av mänsklig detektion, absolut 3D mänsklig rot lokalisering, och rot-relativ 3D en person pos estimering moduler. Vårt system uppnår jämförbara resultat med den toppmoderna 3D-single-personen utgör estimeringsmodeller utan någon grundsanning information och betydligt överträffar tidigare 3D-multi-person utgör estimeringsmetoder på allmänt tillgängliga dataset. Koden finns i 1.2.
Äntligen, Moon et al. REF förutsäger absolut 3D mänsklig rot lokalisering, och rot-relativ 3D singel-person för varje person självständigt.
Camera Distance-Aware Top-Down Approach for 3D Multi-Person Pose Estimation From a Single RGB Image
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}