摘要
我们提出了一种用于自然图像中联合2D与3D人体姿态估计的端到端架构。本方法的核心在于为每张图像生成并评分多个姿态候选方案，从而实现对多个人体的2D与3D姿态的同步预测。因此，该方法无需预先对人体位置进行近似定位即可完成初始化。所提出的网络架构名为LCR-Net，包含三个主要组成部分：1）姿态候选生成器，用于在图像不同位置提出潜在的姿态；2）分类器，用于对不同的姿态候选进行打分；3）回归器，用于在2D和3D空间中对姿态候选进行精细化调整。这三个阶段共享卷积特征层，并采用联合训练的方式。最终的姿态估计结果通过融合邻近的姿态假设获得，实验表明该方法优于传统的非极大值抑制（non-maximum suppression）算法。在受控环境下的Human3.6M数据集上，该方法在3D姿态估计任务中显著超越了当前最优水平；同时，在MPII 2D姿态基准数据集的真实图像场景中，无论针对单人还是多人子集，均取得了具有前景的性能表现。