Figur 1: En schematisk illustration av vårt modulära ramverk. Vi tar itu med tvetydigheten i 2D-till-3D-kartläggningen genom att utbilda en CVAE för att generera 3D-lagerprover som är konditionerade på 2D-satsen, som är poängsatta och viktade med hjälp av gemensam-ordna relationer, som regresseras tillsammans med 2D-pose. Vår överbundna prestation uppnås genom att använda ett orakel. Monocular 3D human-pose uppskattning från statiska bilder är ett utmanande problem, på grund av förbannelsen av dimensionalitet och den illa placerade naturen av att lyfta 2D-till-3D. I detta dokument föreslår vi en Deep Conditional Variarational Autoencoder baserad modell som syntetiserar olika anatomiskt rimliga 3D-pose prover betingade på den beräknade 2D-pose. Vi visar att CVAE-baserat 3D-pose provset är förenligt med 2D-satsen och hjälper till att hantera den inneboende tvetydigheten i 2D-till-3D-lyft. Vi föreslår två strategier för att erhålla den slutliga 3D pose-(a) djupordning/ordna relationer till poäng och vikt-genomsnitt kandidat 3D-positioner, kallas OrdinalScore, och b) med övervakning från en Oracle. Vi rapporterar nära till toppmoderna resultat på två referensdatauppsättningar med OrdinalScore, och toppmoderna resultat med Oracle. Vi visar också att vår pipeline ger konkurrenskraftiga resultat utan parade bild-till-3D-anteckningar. Utbildnings- och utvärderingskoden finns på https://github.com/ ssfootball04/generative_pose.
Sådana begränsningar användes också av Sharma et al. REF att poängsätta och förfina kandidat 3D poses.
Monocular 3D Human Pose Estimation by Generation and Ordinal Ranking
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}