UniHPE：通过对比学习实现统一的人体姿态估计

近来，开发有效的多模态信息融合感知技术引起了越来越多的兴趣。这涉及将从不同来源获取的特征对齐，以实现更大数据集和约束条件下的高效训练，并充分利用每种模态所包含的丰富信息。2D 和 3D 人体姿态估计（HPE）是计算机视觉中的两个关键感知任务，具有众多下游应用，如动作识别、人机交互、目标跟踪等。然而，利用对比范式明确研究图像与 2D/3D 人体姿态之间相关性的实例仍然有限。在本文中，我们提出了一种统一的人体姿态估计管道 UniHPE，该管道在同一框架内对齐了所有三种模态的特征，即 2D 人体姿态估计、基于提升的 3D 人体姿态估计和基于图像的 3D 人体姿态估计。为了同时对齐超过两种模态，我们提出了一种新颖的基于奇异值的对比学习损失函数，该方法能够更好地对齐不同模态并进一步提升性能。在我们的评估中，UniHPE 在 Human3.6M 数据集上达到了显著的性能指标：MPJPE 50.5 毫米，在 3DPW 数据集上的 PAMPJPE 达到 51.6 毫米。我们提出的方法具有巨大的潜力，可以推动计算机视觉领域的发展并为各种应用做出贡献。