Abstrakt. Även om det har varit en framgång i 2D human pose estimering med konvolutionala neurala nätverk (CNNs), 3D human pose estimering har inte studerats noggrant. I detta dokument tar vi itu med 3D-människans bedömningsuppgift med end-to-end-lärande med hjälp av CNN. Relativa 3D-positioner mellan en led och de andra lederna lärs in via CNN. Den föreslagna metoden förbättrar CNN:s prestanda med två nya idéer. Först lade vi till 2D pose information för att uppskatta en 3D pose från en bild genom att concatenating 2D pose estimering resultat med funktionerna från en bild. För det andra har vi funnit att mer exakt 3D poser erhålls genom att kombinera information om relativa positioner med avseende på flera leder, i stället för bara en rot joint. Experimentella resultat visar att den föreslagna metoden uppnår jämförbar prestanda med de senaste metoderna för mänskliga 3,6 miljoner dataset.
Park m.fl. I REF föreslogs ett end-to-end-nätverk som uppskattar både 2D-pose och relativa 3D-koordinater med avseende på flera rotfogar direkt från en enda bild.
3D Human Pose Estimation Using Convolutional Neural Networks with 2D Pose Information
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}