Direkt förutsägelse av 3D kropp pose och form förblir en utmaning även för högt parameteriserade djupt lärande modeller. Kartläggning från 2D-bilden utrymme till förutsägelse utrymme är svårt: perspektiv tvetydigheter gör förlust funktion bullriga och träningsdata är knapp. I detta dokument föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt (Neural Body Fitting (NBF)). Den integrerar en statistisk kroppsmodell i ett CNN, utnyttjar tillförlitlig nedifrån-och-upp semantisk kroppsdel segmentering och robusta top-down kropp modell begränsningar. NBF är helt olika och kan tränas med 2D- och 3D-anteckningar. I detaljerade experiment analyserar vi hur komponenterna i vår modell påverkar prestandan, särskilt användningen av delsegmenteringar som en explicit mellanrepresentation, och presenterar ett robust, effektivt dressabelt ramverk för 3D människa utgör uppskattning från 2D-bilder med konkurrenskraftiga resultat på standardriktmärken. Kod kommer att göras tillgänglig på
Till exempel Omran et al. REF föreslog att en statistisk kroppsmodell skulle integreras i ett CNN, att man skulle utnyttja tillförlitliga segmentering av semantiska kroppsdelar nedifrån och uppifrån och ner-modeller.
Neural Body Fitting: Unifying Deep Learning and Model Based Human Pose and Shape Estimation
{'venue': '2018 International Conference on 3D Vision (3DV)', 'journal': '2018 International Conference on 3D Vision (3DV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}