De senaste tillvägagångssätten för monocular 3D human pose estimation bygger på Deep Learning. De innebär vanligtvis regression från en bild till antingen 3D gemensamma koordinater direkt eller 2D gemensamma platser från vilka 3D-koordinater härleds. Båda tillvägagångssätten har sina styrkor och svagheter och vi föreslår därför en ny arkitektur som är utformad för att leverera det bästa av båda världarna genom att utföra både samtidigt och förfalska informationen längs vägen. Kärnan i vårt ramverk är ett upplärbart fusionssystem som lär sig hur man sammansmälter informationen optimalt i stället för att vara handdesignad. Detta ger betydande förbättringar av den senaste tekniken när det gäller riktmärken för uppskattning av 3D-mänskliga standardvärden.
Tekin m.fl. REF säkring bild utrymme och värmekarta utrymme för att kombinera det bästa av båda världar.
Learning to Fuse 2D and 3D Image Cues for Monocular Body 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']}