ReBaR：基于参考推理的单目图像鲁棒姿态估计
计算机视觉与模式识别
2026-05-19 v3
摘要
ReBaR（Reference-Based Reasoning for Robust Human Pose and Shape Estimation，基于参考推理的鲁棒人体姿态与形状估计），旨在从单视角图像估计人体形状与姿态。ReBaR 通过学习用于部件回归推理的参考特征，有效应对遮挡与深度歧义的挑战。我们的方法首先利用注意力引导机制从身体与部件区域提取特征。随后，这些特征被用于编码个体部件回归的额外部件–身体依赖关系，其中部件特征作为查询、身体特征作为参考。这种基于参考的推理使我们的网络能利用可见部件与身体参考信息推断被遮挡部件与身体的空间关系。ReBaR 在三个基准数据集上优于同期方法，并在近期新方法中仍保持竞争优势，在应对深度歧义与遮挡方面表现出显著改进。这些结果有力支持了我们的基于参考框架在单视角图像人体形状与姿态估计中的有效性。
引用
@article{arxiv.2303.11675,
title = {ReBaR: Reference-Based Reasoning for Robust Pose Estimation from Monocular Images},
author = {Yongkang Cheng and Mingjiang Liang and Jifeng Ning and Gaoge Han and Wei Liu and Shaoli Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.11675},
year = {2026}
}
备注
Accepted by Pattern Recognition