I detta dokument föreslår vi en tvåstegs djuprankning baserad metod (DRPOSE3D) för att ta itu med problemet med 3D human pose assessment. Istället för exakta 3D-positioner kan djuprankningen identifieras av människan intuitivt och läras med hjälp av det djupa neurala nätverket lättare genom att lösa klassificeringsproblem. Dessutom innehåller djuprankning rik 3D-information. Det förhindrar att 2D-till-3D-pose regression i två steg metoder från att vara illa placerade. I vår metod, för det första, utformar vi en Parwise Ranking Convolutional Neural Network (PRCNN) för att extrahera djup ranking av mänskliga leder från bilder. För det andra föreslås en grov-till-fine 3D Pose Network (DPNet) för att uppskatta 3D poser från både djup ranking och 2D mänskliga gemensamma platser. Dessutom, för att förbättra generaliteten i vår modell, introducerar vi en statistisk metod för att öka djuprankningen. Vårt tillvägagångssätt överträffar hjärtats tillståndsmetoder i Human3.6M-riktmärket för alla tre testprotokollen, vilket tyder på att djuprankning är en viktig geometrisk egenskap som kan läras att förbättra 3D-pose-uppskattningen.
Samtidigt med vårt arbete förutsäger REF också djuprankning och regress 3D-pose från 2D-pose med djuprankning i ett grovt-till-fint nätverk.
DRPose3D: Depth Ranking in 3D Human Pose Estimation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}