RAM：从野外恢复任意 3D 人体运动
计算机视觉与模式识别
2026-04-13 v2 人工智能
摘要
RAM 融合了感知-aware 语义跟踪器与自适应卡尔曼滤波，以实现在严重遮挡和动态交互下的稳健身份关联。记忆增强的 Temporal HMR 模块进一步通过注入时空先验来增强人体运动重建，实现一致且平滑的运动估计。此外，一个轻量级 Predictor 模块预测未来姿态以维持重建连续性，而一个门控组合器自适应融合重建和预测特征，以确保连贯性和稳健性。在野外多人基准测试（如 PoseTrack 和 3DPW）上的实验表明，RAM 在零样本跟踪稳定性和 3D 精度方面显著优于先前最先进方法，为野外无标记 3D 人体运动捕获提供了通用且可推广的范式。
关键词
引用
@article{arxiv.2603.19929,
title = {RAM: Recover Any 3D Human Motion in-the-Wild},
author = {Sen Jia and Ning Zhu and Jinqin Zhong and Jiale Zhou and Huaping Zhang and Jenq-Neng Hwang and Lei Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.19929},
year = {2026}
}
备注
Accepted by CVPR2026!