Vi föreslår en enhetlig formulering för problemet med 3D human pose estimation från en enda rå RGB-bild som resonerar gemensamt om 2D gemensam estimering och 3D utgör rekonstruktion för att förbättra båda uppgifterna. Vi har en integrerad strategi som säkrar probabilistisk kunskap om 3D-mänskliga pose med en flerstegs CNN-arkitektur och använder kunskapen om rimliga 3D-landmärken för att förfina sökandet efter bättre 2D-platser. Hela processen är tränad end-to-end, är extremt effektiv och ger toppmoderna resultat på Human3.6M outperforming tidigare metoder både på 2D och 3D fel.
Tome m.fl. Ref föreslog en estimator som skäl för 2D- och 3D-uppskattning för att förbättra båda uppgifterna.
Lifting from the Deep: Convolutional 3D Pose Estimation from a Single Image
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}