SMAP: Single-Shot Multi-Person Absolute 3D Pose Estimation

目录

• SMAP: Single-Shot Multi-Person Absolute 3D Pose Estimation
  • 一. 论文简介
  • 二. 模块详解
    • 2.1 整体结构介绍

SMAP: Single-Shot Multi-Person Absolute 3D Pose Estimation

一. 论文简介

采用bottom-top的方式进行3D人体姿态检测，出的结果包括：3D root-relate + Absolute-depth + PAFs。

主要做的贡献如下（可能之前有人已提出）：

1. 3D bottom-top
2. Root map + PAFs

二. 模块详解

2.1 整体结构介绍

论文思想比较简单，整体进行概括

• 2D heatmap采用正常方式gaussian进行
• 相对深度采用在XY二维位置存储Z轴信息（这是老方法）
• PAFs通用方向连接模块
• 绝对深度使用人的中心点

• 创新点是解决了人体遮挡重叠导致PAFs计算不准确问题（稠密人群非常常见）

做法也很简单，直接使用absolute root map获得的每个人远近进行排序，先计算近处的人体，也就等于遮挡的后计算，避免重叠。

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