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2018年9月12日 OriNet: A Fully Convolutional Network for 3D Human Pose Estimation(OriNet:3次元姿勢推定のための全層畳み込みネットワーク)

■概要
本論文では、単眼画像からの3次元姿勢推定のための全層畳み込みネットワークを提案します。3次元姿勢の新しい表現として四肢の方向を利用し、四肢領域のバウンディングボックスと方向を結びつけることにより、画像と推論のより良い関連付けを行いました。3次元方向は、2次元のキーポイント検出に連動してモデル化されます。 追加の制約が無い場合、この単純な方法はいくつかの大規模なベンチマークで好成績を収めています。さらなる実験により、提案手法が未知の状況に対しても一般化され、不正確なバウンディングボックスに対しても頑健であることを示しています。

■論文URL
http://bmvc2018.org/contents/papers/0289.pdf

■著者 / 所属機関
Chenxu Luo / Johns Hopkins University
Xiao Chu / Baidu Research (USA)
Alan Yuille / Johns Hopkins University

■投稿日
2018/09/03

■採択された学会名
BMVC 2018 : British Machine Vision Conference

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