文章插图
图3. 我们的模型应用在不同场景中的可视化结果 ， 最后一列为失败案例4
结语
本文从图卷积网络 GCN 出发 ， 提出局部连接网络 LCN ， 来从单目图像中估计 3D 人体姿态 ， 并有效地克服了 GCN 的局限性 。 特别地 ， LCN 具有很强的表征与泛化能力 ， 通过端到端联合训练在基准数据集上达到了最好水平 。 更重要的是 ， LCN 可以很好地推广到丰富新颖的动作与场景中 。
参考文献
[1] J. Martinez, R. Hossain, J. Romero, and J. J. Little, "A simple yet effective baseline for 3d human pose estimation," in ICCV 2017.
[2] L. Zhao, X. Peng, Y. Tian, M. Kapadia, and D. N. Metaxas, "Semantic graph convolutional networks for 3d human pose regression," in CVPR 2019.
[3]X. Sun, B. Xiao, F. Wei, S. Liang, and Y. Wei, "Integral human pose regression," in ECCV 2018.
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