Efter framgången med de djupa konvolutionsnätverken har de senaste metoderna för 3d human pose estimering fokuserat på djupa end-to-end-system som förutsäger 3d gemensamma platser givet rå bild pixlar. Trots deras utmärkta prestanda, är det ofta inte lätt att förstå om deras återstående fel härrör från en begränsad 2d pose (visuell) förståelse, eller från ett misslyckande att kartlägga 2d utgör i 3dimensionella positioner. Med målet att förstå dessa källor till fel, vi satte ut för att bygga ett system som gav 2d gemensamma platser förutspår 3d positioner. Mycket till vår förvåning har vi funnit att med nuvarande teknik, "lyftande" mark sanning 2d gemensamma platser till 3d utrymme är en uppgift som kan lösas med en anmärkningsvärt låg felfrekvens: en relativt enkel djup feedforward nätverk överträffar det bäst rapporterade resultatet med cirka 30% på Human3.6M, den största allmänt tillgängliga 3d pose uppskattning riktmärke. Dessutom, utbildning vårt system på utgången av en off-the-shelf state-of-the-art 2d detektor (dvs. att använda bilder som ingång) ger toppmoderna resultat - detta inkluderar en rad system som har utbildats end-to-end speciellt för denna uppgift. Våra resultat tyder på att en stor del av felet i moderna djup 3d pose estimeringssystem härrör från deras visuella analys, och föreslår anvisningar för att ytterligare förbättra tekniken i 3d mänsklig pose estimering.
Efter en annan strategi, metoden av Martinez et al. REF frikopplar 3D-uppskattningen i två steg: en 2D-uppskattning följt av en 3D-uppskattning från 2D-joint detection.
A Simple Yet Effective Baseline for 3d Human Pose Estimation
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}