用于联合人体姿态估计与体模型超分辨的深度自编码器
计算机视觉与模式识别
2018-07-05 v1
摘要
我们提出一种同时从稀疏宽基线相机视角集合估计 3D 人体姿态与体形的方法。我们训练一个对称卷积自编码器，其双重损失强制学习一个编码骨架关节位置的潜表示，同时学习体形体积的深层表示。我们利用后者将输入体数据放大 倍，同时以等于或优于当前最优方法的精度恢复关节位置的 3D 估计。推断以实时（25 fps）运行，并有望用于需要高保真人体体形与姿态估计的被动人类行为监测。
引用
@article{arxiv.1807.01511,
title = {Deep Autoencoder for Combined Human Pose Estimation and body Model Upscaling},
author = {Matthew Trumble and Andrew Gilbert and Adrian Hilton and John Collomosse},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.01511},
year = {2018}
}