De senaste tillvägagångssätten för monocular 3D pose estimation bygger på Deep Learning. De antingen träna en Convolutional Neural Network att direkt gå tillbaka från bild till 3D pose [3], som ignorerar beroenden mellan mänskliga leder, eller modellera dessa beroenden via en max-marginal strukturerad läranderam [4], vilket innebär en hög beräkningskostnad vid inference tid. I detta dokument introducerar vi en Deep Learning regressionsarkitektur för strukturerad förutsägelse av 3D posera från monokulära bilder som bygger på en överfullständig auto-encoder för att lära sig en högdimensionell latent pose representation och redogöra för gemensamma beroenden.
Tekin m.fl. REF lär latent pose representation med hjälp av en automatisk kodare.
Structured Prediction of 3D Human Pose with Deep Neural Networks
{'venue': 'Procedings of the British Machine Vision Conference 2016', 'journal': 'Procedings of the British Machine Vision Conference 2016', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}