基于 SO(3) 流形乘积空间的归一化流用于概率人体姿态建模
计算机视觉与模式识别
2024-04-09 v1
摘要
归一化流已证明其在欧几里得空间中进行密度估计的有效性，但其在旋转表示（在机器人学或人体姿态建模等多个领域至关重要）中的应用仍鲜少探索。人体姿态的概率模型可以从严格考虑人体关节旋转性质的方法中获益。为此，我们引入了 HuProSO3，一种在 SO(3) 流形的高维乘积空间上运行的归一化流模型，用于对具有三个自由度的人体关节的联合分布进行建模。HuProSO3 在三种不同应用中展现出更优的建模精度以及评估精确似然的能力，从而证明了其相对于 SOTA 方法的优势。这项工作不仅解决了在 SO(3) 流形上学习密度的技术挑战，而且对相关 3D 旋转的概率回归具有重要意义的领域具有更广泛的意义。
引用
@article{arxiv.2404.05675,
title = {Normalizing Flows on the Product Space of SO(3) Manifolds for Probabilistic Human Pose Modeling},
author = {Olaf Dünkel and Tim Salzmann and Florian Pfaff},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.05675},
year = {2024}
}
备注
CVPR 2024