要約
多視点3Dヒューマンポーズ推定のための新しい学習可能な三角測量手法を組み合わせた2つの革新的なソリューションを提案します。第1（ベースライン）ソリューションは、入力画像から推定された信頼度重みを追加した基本的な微分可能な代数的三角測量です。第2のソリューションは、中間2Dバックボーン特徴マップからの新しい体積集約手法に基づいています。集約された体積は、最終的な3D関節ヒートマップを生成し、ヒューマンポーズ事前分布をモデル化できる3D畳み込みによって洗練されます。重要なのは、両方のアプローチがエンドツーエンドで微分可能であることです。これにより、目標指標を直接最適化することができます。我々はこれらのソリューションのデータセット間での転移可能性を示し、Human3.6Mデータセットにおける多視点最先进技术を大幅に向上させました。ビデオデモンストレーション、注釈および追加資料はプロジェクトページ（https://saic-violet.github.io/learnable-triangulation）に掲載予定です。