초록
우리는 단일 원시 RGB 이미지에서 3D 인간 자세 추정 문제에 대한 통합된 공식화를 제안합니다. 이 공식화는 2D 관절 추정과 3D 자세 재구성을 동시에 고려하여 두 작업 모두의 성능을 향상시키는 데 초점을 맞춥니다. 우리는 확률론적 3D 인간 자세 지식을 다단계 CNN 아키텍처와 융합하는 통합 접근 방식을 취하며, 가능한 3D 랜드마크 위치에 대한 지식을 활용하여 더 나은 2D 위치 검색을 개선합니다. 전체 프로세스는 엔드투엔드로 학습되며, 매우 효율적이며 Human3.6M 데이터셋에서 기존 방법보다 2D 및 3D 오류 측면에서 우수한 결과를 얻습니다.