Vi föreslår en ny singel-shot metod för multiperson 3D pose uppskattning i allmänna scener från en monocular RGB-kamera. Vår strategi använder nya ocklusion-robust pose-kartor (ORPM) som möjliggör full kropp pose inference även under starka partiella ocklusioner av andra människor och objekt i scenen. ORPM ger ut ett fast antal kartor som kodar 3D gemensamma platser för alla människor i scenen. Body part associations [8] tillåter oss att härleda 3D posera för ett godtyckligt antal människor utan uttryckligt avgränsande box förutsägelse. För att träna vårt tillvägagångssätt introducerar vi MuCo-3DHP, den första storskaliga träningsdatauppsättningen som visar verkliga bilder av sofistikerade multipersonsinteraktioner och ocklusioner. Vi syntetiserar en stor corpus av flerpersonsbilder genom att sammanställa bilder av enskilda människor (med grundsanning från mutli-view performance capture). Vi utvärderar vår metod på vår nya utmanande 3D-annoterade multi-person testset MuPoTs-3D där vi uppnår toppmodern prestanda. För att ytterligare stimulera forskning inom multi-person 3D pose estimation kommer vi att göra våra nya datauppsättningar och tillhörande kod allmänt tillgängliga för forskningsändamål.
REF utför multi-person 3D pose uppskattning från monocular video med CNNs tillsammans med en ocklusion-robust pose-map (ORPM) formulering för hantering av stark partiell ocklusion.
Single-Shot Multi-person 3D Pose Estimation from Monocular RGB
{'venue': '2018 International Conference on 3D Vision (3DV)', 'journal': '2018 International Conference on 3D Vision (3DV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}