Vi presenterar en strategi för att återställa absoluta 3D mänskliga poser från multi-view bilder genom att införliva multi-view geometriska priors i vår modell. Den består av två separata steg: 1) uppskatta 2D poser i multi-vy bilder och 2) återställa 3D poser från multi-view 2D poser. För det första inför vi ett system med korsvisa fusioner i CNN för att gemensamt uppskatta 2D-exponeringar för flera synpunkter. Följaktligen ger 2D en uppskattning för varje vy redan nytta av andra vyer. För det andra presenterar vi en rekursiv Pictorial Structure Model för att återställa 3D pose från multi-view 2D poser. Det gradvis förbättrar noggrannheten i 3D pose med överkomliga beräkningskostnader. Vi testar vår metod på två offentliga datauppsättningar H36M och Total Capture. Mean Per Joint Position Fel på de två datauppsättningarna är 26mm och 29mm, vilket överträffar state-of-the-arts anmärkningsvärt (26mm vs 52mm, 29mm vs 35mm).
Qiu m.fl. REF föreslår att man först beräknar 2D för varje kameravy och sedan uppskattar 3D-posen genom triangulering eller bildstrukturmodell.
Cross View Fusion for 3D Human Pose Estimation
{'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']}