نماذج مرحلة واحدة واعية للتوزيع لتقدير وضعية ثلاثية الأبعاد للأشخاص المتعددين

في هذا البحث، نقدم نموذجًا جديدًا يعتمد على التوزيع الأحادي (DAS) لمعالجة مشكلة تقدير الوضع ثلاثي الأبعاد للأشخاص المتعددين التي تشكل تحديًا. يختلف النموذج المقترح DAS عن الأساليب الرأسية إلى أسفل والقاعدية إلى أعلى القائمة حاليًا، حيث يقوم بتحديد مواقع الأشخاص ومفاصل أجسامهم المتناظرة في فضاء الكاميرا ثلاثي الأبعاد بطريقة واحدة متكاملة. هذا يؤدي إلى تبسيط خط الأنابيب مع زيادة الكفاءة. بالإضافة إلى ذلك، يتعلم DAS التوزيع الحقيقي لمفاصل الجسم لتقدير مواقعها، بدلاً من افتراض توزيع لابلاسي أو جاوس بسيط كما فعلت الأعمال السابقة. هذا يقدم أولويات قيمة للتنبؤات النموذجية ويزيد من أداء المخطط القائم على التقدير ليحقق أداءً تنافسيًا مع المخططات القائمة على الحجم. علاوة على ذلك، يستخدم DAS استراتيجية تحديث متكررة للتقرب تدريجيًا من هدف التقدير، مما يخفف صعوبة الأمثلة ويرفع أداء التقدير بشكل أكبر. يتم تنفيذ DAS باستخدام شبكة عصبية تماثلية كاملة وهي قابلة للتعلم من البداية إلى النهاية. تظهر التجارب الشاملة على مقاييس CMU Panoptic و MuPoTS-3D الكفاءة الفائقة للنموذج المقترح DAS، حيث يسرع العملية بمقدار 1.5 مرة مقارنة بأفضل نموذج سابق، وكذلك دقة قياسه الأولى في العالم لتقدير الوضع ثلاثي الأبعاد للأشخاص المتعددين.