从二维图像进行三维姿态估计与未来运动预测
计算机视觉与模式识别
2021-11-29 v1 人工智能
摘要
本文考虑联合解决从RGB图像序列估计三维人体姿态与预测未来三维运动这两个高度相关的任务。基于李代数姿态表示，提出了一种新颖的自投影机制，可自然保持人体运动运动学特性。进一步借助基于编码器-解码器拓扑的序列到序列多任务架构，使我们能够利用两任务共享的共同基础。最后，提出一个全局细化模块以提升我们框架的性能。我们方法称为PoseMoNet，其在Human3.6M和HumanEva-I基准上的消融实验与经验评估证明了有效性，相较于当前最优方法取得了具竞争力的性能。
引用
@article{arxiv.2111.13285,
title = {3D Pose Estimation and Future Motion Prediction from 2D Images},
author = {Ji Yang and Youdong Ma and Xinxin Zuo and Sen Wang and Minglun Gong and Li Cheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.13285},
year = {2021}
}
备注
Accepted by Pattern Recognition