HPERL：基于RGB和LiDAR的3D人体姿态估计
计算机视觉与模式识别
2020-10-19 v1
摘要
野外人体姿态估计在从动画和动作识别到自动驾驶中的意图识别与预测等多个领域具有巨大潜力。当前最先进的方法仅聚焦于利用RGB和RGB-D方法预测3D人体姿态。然而，不使用精确的LiDAR深度信息限制了性能并导致非常不准确的绝对姿态估计。随着LiDAR传感器在机器人和自动驾驶装置上变得更实惠和普遍，我们提出了一种利用RGB和LiDAR的端到端架构，以前所未有的精度预测绝对3D人体姿态。此外，我们引入了一种弱监督方法，使用来自PedX [1]的2D姿态标注生成3D预测。这为3D人体姿态估计领域带来了许多新机遇。
引用
@article{arxiv.2010.08221,
title = {HPERL: 3D Human Pose Estimation from RGB and LiDAR},
author = {Michael Fürst and Shriya T. P. Gupta and René Schuster and Oliver Wasenmüller and Didier Stricker},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.08221},
year = {2020}
}
备注
7 pages, 6 figures, 4 tables, LiDAR and RGB Fusion