PoseLifter: 단일 노이즈 있는 2D 인간 자세에서 절대 3D 인간 자세 리프팅 네트워크

본 연구는 카메라 좌표계 내에서 2차원 인간 자세를 절대 3차원 자세로 변환할 수 있는 새로운 네트워크(즉, PoseLifter)를 제안한다. 제안된 네트워크는 대상 주체의 절대 3차원 위치를 추정하며, 기존의 자세 상승( pose-lifting) 방법보다 개선된 3차원 상대 자세 추정을 수행한다. PoseLifter를 2차원 자세 추정기와 계단식(카스케이드)으로 결합하면 단일 RGB 이미지로부터 3차원 인간 자세를 추정할 수 있다. 이 경우, 실제 2차원 신체 관절의 오차 분포를 반영하여 합성된 현실적인 2차원 자세를 사용할 때, PoseLifter의 성능이 상당히 향상됨을 경험적으로 입증하였다. 제안된 방법은 공개 데이터셋에 적용되어 2D에서 3D 자세 상승 및 3차원 인간 자세 추정에서 최신 기술 수준의 성능을 달성하였다.