2. 3D keypoint estimation Model-based 3D pose and shape estimation指的是输出parametric human body model,简单来讲就是类似游戏里的捏model,已知人体基本的静态model(rest model),然后输入一些描述参数(parameters),包括shape parameters(描述人体高矮胖瘦)、pose parameters(描述人体姿态动作),让参数改变rest model...
HybrIK: A Hybrid Analytical-Neural Inverse Kinematics Solution for 3D Human Pose and Shape Estimation[1] 简介 CVPR2021的一篇关于3D人体姿态估计的论文。 Motivation 人体mesh估计:Model-based的3D姿态估计算法回归人体模型的参数来重建mesh。然而学习抽象的参数是一个高度非线性的过程,且图像和模型存在偏差,导致模...
3D human pose and shape estimationSelf-supervised learningOcclusion handlingWe consider the task of estimating 3D human pose and shape from videos. While existing frame-based approaches have made significant progress, these methods are independently applied to each image, thereby often leading to ...
从单张图像中恢复出3D pose和shape。基于DeepCut,bottom-up方法预测出二维关键点坐,基于SMPL top-down 方法和二维关键点匹配 最小化目标函数,惩罚3D关键点投影和2D关键点坐标,达到了SOTA水平 贡献点: 提出了第一种从单个图像预测3D shape和pose的自动方法 提出了损失函数中的穿透项 提出了将3D关键点和2D关键...
Human2D Hourglass Human2D Losses PosePrior ShapePrior 利用SMPL生成ground-truth Mesh Generator Renderer 实验 消融实验 UP-3D对比 部件分割 这篇论文没有给出代码,细节部分还是得看论文来推敲了,因此可能会有理解出问题的地方。 回到顶部 概述 做了什么:引入一个端到端的框架,从包含人体的单张RGB图像中预测出轮...
人工智能领域顶级期刊IEEE TPAMI的主编Kyoung Mu Lee教授受邀将于北京时间2023年7月19日晚8点进行线上学术讲座,本次讲座将与清华大学电子系的因材施教特色本科生培养项目联动,并且向各界学者开放,欢迎大家参与。报告题目为3D Human Pose and Sh...
Keep it SMPL: Automatic Estimation of 3D Human Pose and Shape from a Single Image [108] 这种方法首先预测 2D 人体关节的位置，然后使用另一个称为 SMPL 的模型来创建 3D 身体形状网格，从而允许它从 2D 姿态估计理解 3D 形态。3D 网格能够同时捕捉姿态和形状，而以前的方法只能得到 2D 人体姿势。作者提供...
Delving Deep into Hybrid Annotations for 3D Human Recovery in the Wild. In ICCV, 2019. SPIN: Learning to reconstruct 3d human pose and shape via model-fitting in the loop. In ICCV, 2019. I2L-MeshNet: Image-to-Lixel Prediction Network for Accurate 3D Human Pose and Mesh Estimation from a...
Towards 3D Human Pose Estimation in the Wild (ICCV 2017) 3D Hand Shape and Pose Estimation from a Single RGB Image (CVPR 2019) 需要复杂的网络架构和充足的训练样本。 直接用预训练好的2D姿态网络,将得到的2D坐标输入到3D姿态估计网络中(得益于2D姿态估计较为成熟) ...
Keep it SMPL: Automatic Estimation of 3D Human Pose and Shape from a Single Image[108] 这种方法首先预测 2D 人体关节的位置,然后使用另一个称为 SMPL 的模型来创建 3D 身体形状网格,从而允许它从 2D 姿态估计理解 3D 形态。3D 网格能够同时捕捉姿态和形状,而以前的方法只能得到 2D 人体姿势。作者提供了...