3D人体姿态估计是根据给定的人的图像,产生对应图像具有3D立体空间感的姿态的任务。该任务明显比二维姿态估计更困难,在过去的几年里,该领域有很多令人兴奋的发展。
该论文集共收录129篇论文,最高引用数是992,来自马克斯普朗克信息学研究所的Gerard Pons-Moll在该领域发表了7篇论文,在所有学者中最多。
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本文介绍3D人体姿态估计这一计算机视觉领域的研究热点,它旨在从输入图像中重建出三维的人体姿态。相较于二维姿态估计,3D任务更具挑战性但也更为实用。文章汇总了129篇相关领域的顶尖论文,展示了该领域的最新成果和发展趋势。
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