رفع من العمق: تقدير الوضع ثلاثي الأبعاد من صورة واحدة باستخدام الشبكات العصبية المت convolescentية

نقترح صياغة موحدة لمشكلة تقدير الوضع البشري ثلاثي الأبعاد من صورة RGB خام واحدة تتناول بشكل مشترك تقدير المفاصل ثنائية الأبعاد وإعادة بناء الوضع ثلاثي الأبعاد لتحسين كلا المهمتين. نتبع نهجًا متكاملًا يدمج المعرفة الاحتمالية للوضع البشري ثلاثي الأبعاد مع هندسة CNN متعددة المراحل ويستخدم معرفة مواقع العلامات ثلاثية الأبعاد المحتملة لتحسين البحث عن مواقع أفضل ثنائية الأبعاد. يتم تدريب العملية بأكملها من النهاية إلى النهاية، وهي فائقة الكفاءة وتحصل على نتائج رائدة في مجالها على Human3.6M، حيث تتفوق على الأساليب السابقة في أخطاء 2D و 3D على حد سواء.