
摘要
在多人姿态估计中,演员可能会被严重遮挡,甚至完全隐藏在另一个人身后。尽管时间方法可以通过过去和未来的帧来预测暂时消失的姿态,但仍会出现较大的误差。我们提出了一种能量最小化方法,以生成平滑且有效的轨迹,填补可见性的空白。我们证明了该方法优于其他基于插值的方法,并达到了当前最佳的效果。此外,我们还发布了合成的MuCo-Temp数据集,这是对MuCo-3DHP数据集的时间扩展。我们的代码已公开发布。
在多人姿态估计中,演员可能会被严重遮挡,甚至完全隐藏在另一个人身后。尽管时间方法可以通过过去和未来的帧来预测暂时消失的姿态,但仍会出现较大的误差。我们提出了一种能量最小化方法,以生成平滑且有效的轨迹,填补可见性的空白。我们证明了该方法优于其他基于插值的方法,并达到了当前最佳的效果。此外,我们还发布了合成的MuCo-Temp数据集,这是对MuCo-3DHP数据集的时间扩展。我们的代码已公开发布。