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动机：为什么作者想要解决这个问题？

  • 尽管3D人体姿态估计取得了进步，但以前的大多数方法只处理单人情况

贡献：作者在这篇论文中完成了什么工作(创新点)？

  • 多人姿态估计
  • 能够得到以相机为中心人体关键点的绝对坐标，看这篇论文的原因
  • 自上而下方法

规划：他们如何完成工作？

  • 系统架构

    1）DetectNet
       裁剪提取出人体边框。
    2）RootNet (重点)
       RootNet利用裁剪后的人体图像，定位人体的根R=(xR,yR,ZR)\mathbf{R}=\left(x_{R}, y_{R}, Z_{R}\right)R=(xR​,yR​,ZR​),其中xRx_{R}xR​ 和 yRy_{R}yR​是像素坐标(不知道这个像素坐标和下面的有什么区别)，ZRZ_{R}ZR​ 是绝对深度值。
    3）PoseNet
       从裁剪的人体图像中估计与根相关的 3D 姿态，Pjrel=(xj,yj,Zjrel)\mathbf{P}_{j}^{r e l}=\left(x_{j}, y_{j}, Z_{j}^{r e l}\right)Pjrel​=(xj​,yj​,Zjrel​)，xjx_{j}xj​和yjy_{j}yj​是裁剪图像空间中的像素坐标， Zjrel Z_{j}^{\text {rel }}Zjrel ​是人体root的相对深度值。ZjrelZ_{j}^{r e l}Zjrel​ 加 ZRZ_{R}ZR​得到ZjabsZ_{j}^{a b s}Zjabs​，然后将xjx_{j}xj​ 和 yjy_{j}yj​转换到原始输入图像空间。最后通过简单的反投影得到最终的绝对3D 位姿。

理由：通过什么实验验证它们的工作结果

  • 误差度量指标

       有两种评估指标被广泛使用。第一个是平均每个关节位置误差 (MPJPE) [1]，它是在将估计的人体root与ground truth 3D 姿势对齐后计算的。第二个是进一步对齐后的 MPJPE（即 Procrustes 分析 (PA) [2]）,被称为 PA MPJPE。为了评估绝对 3D 人类根的定位，引入了root R\mathbf{R}R 的估计坐标与 ground truth R∗\mathbf{R}^{*}R∗ 之间的欧几里得距离的平均值，即根位置误差 (MRPE) 的平均值，作为一个新的度量：
    MRPE=1N∑i=1N∥R(i)−R(i)∗∥2, M R P E=\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N}\left\|\mathbf{R}^{(i)}-\mathbf{R}^{(i) *}\right\|_{2}, MRPE=N1​i=1∑N​​R(i)−R(i)∗​2​,
       其中上标 i 是样本索引，N 表示测试样本的总数。

自己的看法

  • 最终实现效果

    思考这种图怎么画出来的？？？

参考文献

[1] Human3.6m: Large scale datasets and predictive methods for 3d human sensing in natural environments.
[2] Generalized procrustes analysis

动机：为什么作者想要解决这个问题？

  • 尽管3D人体姿态估计取得了进步，但以前的大多数方法只处理单人情况

贡献：作者在这篇论文中完成了什么工作(创新点)？

  • 多人姿态估计
  • 能够得到以相机为中心人体关键点的绝对坐标，看这篇论文的原因
  • 自上而下方法

规划：他们如何完成工作？

  • 系统架构

    1）DetectNet
       裁剪提取出人体边框。
    2）RootNet (重点)
       RootNet利用裁剪后的人体图像，定位人体的根R=(xR,yR,ZR)\mathbf{R}=\left(x_{R}, y_{R}, Z_{R}\right)R=(xR​,yR​,ZR​),其中xRx_{R}xR​ 和 yRy_{R}yR​是像素坐标(不知道这个像素坐标和下面的有什么区别)，ZRZ_{R}ZR​ 是绝对深度值。
    3）PoseNet
       从裁剪的人体图像中估计与根相关的 3D 姿态，Pjrel=(xj,yj,Zjrel)\mathbf{P}_{j}^{r e l}=\left(x_{j}, y_{j}, Z_{j}^{r e l}\right)Pjrel​=(xj​,yj​,Zjrel​)，xjx_{j}xj​和yjy_{j}yj​是裁剪图像空间中的像素坐标， Zjrel Z_{j}^{\text {rel }}Zjrel ​是人体root的相对深度值。ZjrelZ_{j}^{r e l}Zjrel​ 加 ZRZ_{R}ZR​得到ZjabsZ_{j}^{a b s}Zjabs​，然后将xjx_{j}xj​ 和 yjy_{j}yj​转换到原始输入图像空间。最后通过简单的反投影得到最终的绝对3D 位姿。

理由：通过什么实验验证它们的工作结果

  • 误差度量指标

       有两种评估指标被广泛使用。第一个是平均每个关节位置误差 (MPJPE) [1]，它是在将估计的人体root与ground truth 3D 姿势对齐后计算的。第二个是进一步对齐后的 MPJPE（即 Procrustes 分析 (PA) [2]）,被称为 PA MPJPE。为了评估绝对 3D 人类根的定位，引入了root R\mathbf{R}R 的估计坐标与 ground truth R∗\mathbf{R}^{*}R∗ 之间的欧几里得距离的平均值，即根位置误差 (MRPE) 的平均值，作为一个新的度量：
    MRPE=1N∑i=1N∥R(i)−R(i)∗∥2, M R P E=\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N}\left\|\mathbf{R}^{(i)}-\mathbf{R}^{(i) *}\right\|_{2}, MRPE=N1​i=1∑N​​R(i)−R(i)∗​2​,
       其中上标 i 是样本索引，N 表示测试样本的总数。

自己的看法

  • 最终实现效果

    思考这种图怎么画出来的？？？

参考文献

[1] Human3.6m: Large scale datasets and predictive methods for 3d human sensing in natural environments.
[2] Generalized procrustes analysis

本文标签： 文献CameraDistanceAwareCV

版权声明：本文标题：文献阅读 (CV)Camera Distance-aware Top-down Approach for 3D Multi-person Pose 内容由热心网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：https://it.en369.cn/jiaocheng/1763632067a2949771.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。