最成熟 的HPE任务即是单目的估计任务,仅通过一张2D RGB图来预测出各个关键点的位置,对应Single Image部分。单目的基础上,如果考虑时间流的信息,对一段视频的人体姿态进行估计,对应图中Video部分。 另外,根据输出形式的不同,也可以分为2D骨架(skeleton)的估计和3D形状(shape&mesh)的估计,如下所示。 基于骨架的...
Pavlakos等人用人体关节的额外顺序深度作为约束来训练网络，通过这些约束，2D人体数据集也可以输入顺序深度注释。Li等人设计了一种嵌入子网络学习潜在姿势结构信息来指导三维关节坐标映射。该子网络可以为输入图像姿势对分配匹配分数，并具有最大的边际代价函数。Tekin等人预先训练了一个无监督的自动编码器来学习3D姿势的高维...
准确的说左侧是openpose中的格式 2D Pose Estimation: 从RGB图像中估计每个关节点的2D姿势坐标,2D pose (x,y) 3D Pose Estimation: 从RGB图像中估计每个关节点的3D姿势坐标,3D pose (x,y,z),z---the depth 应用 动作识别 训练机器人 游戏中跟踪交互对象的动作 动画视频中增强现实--动作渲染 难点 关节的特...
因此,本节重点介绍基于深度学习的方法,这些方法从单目RGB图像和视频中估计3D人体姿势,包括3D单人姿势估计和3D多人姿势估计。 3.1. 三维单人姿态估计 与二维人体姿态估计相比,3D-人体姿态估计更具挑战性,因为它需要预测人体关节的深度信息。另外,3D-人体姿态估计的训练数据也不像2D-人体姿态估计那样容易获得。现有的数据...
1)2D姿态估计中基于回归的方法,直接回归得到人体关键点,而基于检测的方法则把人体关键点作为检测的目标; 2)2D多人姿态估计分为自顶而下和自底而上的方法,取决于先检测到人再检测人体关键点还是先找人体关键点; 3)3D单人姿态估计则分为是否使用了Model。
2D Pose Estimation: 从RGB图像中估计每个关节点的2D姿势坐标,2D pose (x,y) 3D Pose Estimation: 从RGB图像中估计每个关节点的3D姿势坐标,3D pose (x,y,z),z---the depth 应用 动作识别 训练机器人 游戏中跟踪交互对象的动作 动画视频中增强现实--动作渲染 ...
人体姿态估计简介人体姿态估计根据估计的关节坐标维度分为2D姿态估计和3D姿态估计。 2D人体姿态估计的目标是定位并识别出人体的关键点,这些关键点按照关节顺序相连,就可以得到人体的骨架,人体2D骨架表现形式如下所示: 3D姿态估计的目标是从图像或视频中估计人体基于某点的人体三维关节坐标(x, y, z),一般以人体的臀部...
因此,本节重点介绍基于深度学习的方法,这些方法从单目RGB图像和视频中估计3D人体姿势,包括3D单人姿势估计和3D多人姿势估计。 3.1. 三维单人姿态估计 与二维人体姿态估计相比,3D-人体姿态估计更具挑战性,因为它需要预测人体关节的深度信息。另外,3D-人体姿态估计的训练数据也不像2D-人体姿态估计那样容易获得。现有的数据...
3D人体模型被广泛地运用于描述基于体积的几何外形或者网格图。早期的人体肢干模型包括圆柱体和圆锥等,现代的基于体积的模型多利用网状图来更精细化地描述人体轮廓。 3 2D Human Pose Estimation (2D人体姿态估计) 2D HPE利用单目图像或者视频来计算人体关键点地位置,在深度学习被广泛应用前,传统的2D HPE利用人工设计的...
4.3 2D HPE方法的性能比较 4.4 3D HPE数据集 4.5 3D HPE评估指标 五、HPE workshops 和比赛 一、任务描述 人体姿态估计(Human Pose Estimation,下称HPE)是计算机视觉中一个很基础的问题,也是许多高层语义任务和下游应用场景的基础。顾名思义,可以理解为对“人体”的姿态(关键点,比如头,左手,右脚等)的位置估计。