单目人体姿态估计：基于深度学习方法的综述
计算机视觉与模式识别
2020-06-03 v1
摘要
基于视觉的单目人体姿态估计旨在从输入图像或视频序列中获取人体姿态，是计算机视觉中最基础且最具挑战性的问题之一。深度学习技术的最新发展为人脸姿态估计领域带来了显著进展和非凡突破。本综述广泛回顾了自 2014 年以来发表的基于深度学习的最新 2D 和 3D 人体姿态估计方法。本文总结了相关挑战、主要框架、基准数据集、评估指标、性能比较，并探讨了一些有前景的未来研究方向。
引用
@article{arxiv.2006.01423,
title = {Monocular Human Pose Estimation: A Survey of Deep Learning-based Methods},
author = {Yucheng Chen and Yingli Tian and Mingyi He},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.01423},
year = {2020}
}
备注
This version corresponds to the pre-print of the paper accepted for Computer Vision and Image Understanding (CVIU)