【2020-CVPR-3D人体姿态估计】Compressed Volumetric Heatmaps for Multi-Person 3D Pose Estimation

Compressed Volumetric Heatmaps for Multi-Person 3D Pose Estimation

题目：《用于多人3D姿态估计的压缩体积热图》

作者：Matteo Fabbri， Fabio Lanzi， Simone Calderara，Stefano Alletto， Rita Cucchiara

University of Modena and Reggio Emilia，Panasonic R&D Company of America

来源：CVPR 2020

研究方向：单目/多视角-单人姿态识别/多人姿态识别-无监督学习

已有研究：

1、对2D数据用热图预测关节位置，产生问题：

①对内存计算量大；

②限制输入要求小分辨率图片。

2、现有3D姿态研究类型：

①估计2D关节，将其投影至3D关节坐标；

②联合估计2D姿态与3D姿态；

③直接从RGB图像中学习3D姿态（本文采用方法）。

3、现有对单目-多人姿态估计方式：

①自底向上：在单目中产生多人关节位置，推断出强遮挡下的3D姿态，用关节向量表示3D姿态，同时编码不依赖人数限制；

②自顶向上：设定识别一个人的边界框，针对每个人得到单人的3D姿态。

改进： ①自监督学习框架：采用自底向上的方式

②使用高分辨率的体积热图映射为一个紧凑更易处理的表示

③处理运行时间恒定（文中只提出未详细介绍）

研究方法（思路）：

整体结构：采用自编码结构，直接从RGB图像中学习3D姿态

实现细节：

LoCO：学习压缩输出，自底向上创建一个保留原始GT内容的替代GT，以此减少内存的使用

体积热图：RGB-G[HX1] 体积空间的体素化[HX2]

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