Vi föreslår en metod för att generera flera hypoteser för människa 3D utgör alla av dem överensstämmer med 2D-detektering av leder i en monokulära RGB-bild. För att generera dessa pose hypoteser använder vi en ny generativ modell som definieras i utrymmet för anatomiskt rimliga 3D-poser som uppfyller de gemensamma vinkelgränser och lem längd förhållande. Den föreslagna generativa modellen är enhetlig i rummet för anatomiskt giltiga poser och som ett resultat, inte lider av dataset partiska i befintliga rörelse fånga dataset som Human3.6M (H36M), HumanEva, och CMU MoCap. En bra modell som spänner över den fulla variationen i människans pose och generaliserar till osynliga poser måste vara kompositionella d.v.s. producera en pose genom att kombinera delar. Vår modell är flexibel och kompositionell och kan därför generaliseras till varje rimlig mänsklig 3D-position eftersom den endast begränsas av fysiska begränsningar. Vi diskuterar provtagning från denna modell och använder dessa prover för att generera flera olika mänskliga 3D pose hypoteser med tanke på 2D-detektion av leder. Vi hävdar att generera flera pose hypoteser från en monocular RGB bild är mer rimligt än att generera endast en enda 3D pose med tanke på den djup tvetydighet och osäkerhet som orsakas av ocklusion och ofullständig 2D gemensam upptäckt. För att stödja detta argument har vi utfört empirisk utvärdering av den populära Human3.6M-datauppsättningen som bekräftar att minst en av våra posehypoteser oftast ligger närmare den sanna 3D-posen jämfört med den uppskattade posen av andra nya baslinjemetoder för 3D utgör rekonstruktion från monokulära RGB-bilder. Tanken på att skapa flera konsekventa och giltiga posehypoteser kan ge upphov till en ny linje av framtida arbete som inte tidigare har behandlats i litteraturen.
Jahangiri m.fl. REF genererar flera hypoteser från 2D-fogar med hjälp av en ny generativ modell.
Generating Multiple Hypotheses for Human 3D Pose Consistent with 2D Joint Detections
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}