基于单目RGB的3D人体姿态估计

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了基于单目RGB的3D人体姿态估计相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

基于单目RGB的3D人体姿态估计

1. 简介

  • 3D Human Pose Estimation
  • 目标:3D人体姿态估计是从图片或视频中估计出关节点的三维坐标 (x, y, z),它本质上是一个回归问题。
  • 不确定性:一个2D骨架可以对应多个3D骨架,它具有在单视角下2D到3D映射中固有的深度模糊性与不确定性

2. 实现方案

  • 参考:2019-Weakly-Supervised Discovery of Geometry-Aware Representation for 3D Human Pose Estimation
  • 方案1:从2D图片直接暴力回归得到3D坐标
  • 方案2:分为两个阶段进行,首先获取2D姿态,然后再“提升”到3D姿态
    • 联合2D,3D共同训练(2D姿态网络和2D-3D姿态网络一起训练)
    • 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
      在这里插入图片描述

以上是关于基于单目RGB的3D人体姿态估计的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

三维点云到人体重建

Openpose+Tensorflow 这样实现人体姿态估计 | 代码干货

重新思考人体姿态估计 Rethinking Human Pose Estimation

OpenPose 安装和使用教程

41.Isaac教程--使用DOPE进行3D物体姿态估计

人体姿态估计(人体关键点检测)2D Pose训练代码和Android源码