重新思考三维姿态：用于无标记动作捕捉的多阶段细化与恢复

我们提出了一种基于 CNN 的多相机人体无标记动作捕捉方法。与现有方法先在单个相机上执行姿态估计并将生成 3D 模型作为后处理不同，我们的方法在整个多阶段方法中利用了 3D 推理。这一新颖性使我们能够使用临时的人体姿态 3D 模型来重新思考关节在图像中应位于何处，并从过去的错误中恢复。我们对 3D 人体姿态的原则性细化让我们能够利用图像线索，甚至来自我们之前误检关节的图像，来作为端到端方法的一部分细化我们的估计。最后，我们展示了如何将多相机设置的高质量输出用作额外的训练源，以提高现有单相机模型的准确性。