Abstrakt. Vi presenterar en metod för att samtidigt uppskatta 3D mänsklig pose och kroppsform från en gles uppsättning av breda-baslinje kameravyer. Vi tränar en symmetrisk convolutional autoencoder med en dubbel förlust som tvingar lära av en latent representation som kodar skelettled positioner, och samtidigt lär sig en djup representation av volymetrisk kroppsform. Vi utnyttjar den senare till exklusiva indata volymetrisk data med en faktor på 4×, samtidigt återhämta en 3D uppskattning av gemensamma positioner med lika eller större noggrannhet än den senaste tekniken. Inferens löper i realtid (25 fps) och har potential för passivt mänskligt beteende övervakning där det finns ett krav på hög trohet uppskattning av människokroppens form och pos. Nyckelord: Deep Learning, Pose Estimation, Multiple Viewpoint Video Bild. 1................................................................ Samtidig uppskattning av 3D human pose och 4× uppskalad volymetrisk kroppsform, från grov visuell skrovdata som härrör från en gles uppsättning av vid baslinje vyer.
Trumble och Al. REF introducerar en konvolutionell symmetrisk autoencoder med återuppbyggnadsförlust för att koda skelettets ledpositioner, som samtidigt lär sig en djup representation av volymetrisk kroppsform.
Deep Autoencoder for Combined Human Pose Estimation and body Model Upscaling
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}