【论文精读】Temporally Refined Graph U-Nets for Human Shape and Pose Estimation From Monocular Videos
文章目录
- 一、论文结构
- 摘要
- 介绍
- 方法
- 实验
- 结论
一、论文结构
摘要
- 这项工作解决了从单目视频中估计完整3D人体形状和姿态的挑战性问题。由于现实世界中三维网格标记的数据集是有限的，目前大多数三维人体形状重建方法只关注单一的RGB图像，丢失了所有的时间信息。 相比之下，我们提出了Temporally Refined Graph U-Nets ，包括图像级的模块和视频级模块，来解决这个问题。图像级模块是用于从图像中估计人体形状和姿态的Graph U-Nets，其中 图卷积神经网络(Graph CNN) 有助于相邻顶点的信息通信，而U-Nets架构扩大了每个顶点的感受野，并融合了高级和低级特征。 视频级模块是一个小的残差时间图CNN(Residual TG-CNN)，它从结构邻居和时间邻居那里学习时间动态。每个顶点的时间动态在时间维度上是连续的，并且与结构邻居高度相关，因此通过融合时间动态有助于减
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