基于图像块的三维人体姿态精化
计算机视觉与模式识别
2019-05-21 v1
摘要
最先进的三维人体姿态估计方法通常在一次前向推理中从整幅 RGB 图像估计姿态。在本文中，我们提出一个后处理步骤，从身体部位图像块精化三维人体姿态估计。以局部图像块作为输入有两个优势。首先，身体部位周围的精细细节被放大到高分辨率，以实现更精确的三维姿态预测。其次，它使得部位外观在不同姿态间共享，从而有益于罕见姿态。为获取图像块的信息化表示，我们探索了不同输入模态，并验证了将预测分割与 RGB 融合的优越性。我们表明，我们的方法持续提升了最先进的三维人体姿态方法的精度。
引用
@article{arxiv.1905.08231,
title = {Patch-based 3D Human Pose Refinement},
author = {Qingfu Wan and Weichao Qiu and Alan L. Yuille},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.08231},
year = {2019}
}
备注
Accepted by CVPR 2019 Augmented Human: Human-centric Understanding and 2D/3D Synthesis, and the third Look Into Person (LIP) Challenge Workshop