CVPR 2020: VIBE: Video Inference for Human Body Pose and Shape Estimation 阅读随笔

最新推荐文章于 2025-09-18 15:09:22 发布
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本文分享了一篇论文的OneNote阅读笔记，包含了论文的主要观点和关键发现，可通过留言或邮件获取原文件。
【VIBE: Video Inference for Human Body Pose and Shape Estimation】论文阅读
CharmsLUO的博客
12-04 1034
论文连接：https://arxiv.org/pdf/1912.05656.pdf 代码连接：https://github.com/mkocabas/VIBE Video Inference for Human Body Pose and Shape Estimation摘要前言相关工作方法1.引入库2.读入数据总结 图1:给定具有挑战性的野外视频，最近最先进的视频姿态估计方法31无法产生精确的3D身体姿态。为了解决这个问题，我们利用一个大规模的运动捕捉数据集来训练一个使用对抗方法的运动鉴别器。我们的模型
VIBE：Video Inference for Human Body Pose and Shape Estimation|项目踩坑全记录
憨憨冲鸭
05-13 1324
实时姿态估计+3Dshape:VIBE|项目踩坑全记录 项目地址：https://github.com/mkocabas/VIBE 项目功能： 1、适用于任意多目标视频； 2、支持CPU和GPU； 3、在GPU（RTX2080Ti ）上可达到30fps； 4、在3DPW和MPI-INF-3DHP数据集上可达到SOTA； 5、可生成FBX/glTF输出结果； 6、提供训练代码； 7、包含时域SMPL化的实验。 环境配置： 执行 git clone https://github.com/mkocabas/VI
VIBE: Video Inference for Human Body Pose and Shape Estimation 环境配置
最新发布
煤老板不卖煤
09-18 426
本文介绍了VIBE（基于SMPL模型的视频姿态估计方法）的环境搭建过程，主要包括：1）在Ubuntu系统下使用conda创建Python3.7环境；2）手动下载必要数据文件；3）运行demo时遇到的常见问题。作者尝试了Colab方案但因环境兼容性问题未成功，建议在本地服务器配置环境。文章提供了VIBE和SMPL的官方资源链接，适合需要快速部署3D人体姿态估计的研究者参考。
人体姿态和形状估计的视频推理：CVPR2020论文解析
吴建明wujianming_110117
03-27 1431
人体姿态和形状估计的视频推理：CVPR2020论文解析 VIBE: Video Inference for Human Body Pose and Shape Estimation 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1912.05656.pdf Code and pretrained models are available at： https://github.com/mk...
VIBE: Video Inference for Human Shape
u012811785的博客
08-27 1108
转自知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/136080490 3D人体姿态与形态估计CVPR 2020的一篇论文笔记，VIBE: Video Inference for Human Body Pose and Shape Estimation（CVPR 2020）[Paper][Code] 动机 问题 缺乏带标注的3D人体姿态和形态估计的数据集 现有的方法不够完善 无法捕获到人类实际运动的复杂性和可变性以及准确而又自然的运动序列 预测的形态不够逼真，在..
VIBE: Video Inference for Human Body Pose and Shape Estimation
nbxuwentao的博客
07-31 1351
CVPR2020最新的工作：从视频中估计人体的形状和姿态，还是德国马普所提出的 文章的基本翻译路线：https://zhuanlan.zhihu.com/p/118158936
2020人体姿态估计综述（Part5：3D Human Pose Estimation from Video）
qq_42974561的博客
08-26 4726
承接之前的博文： A 2020 Human Pose Estimation Review （Part1：2D Single Person） A 2020 Human Pose Estimation Review （Part2：2D Top-Down Multi-Person Pose Estimation） A 2020 Human Pose Estimation Review （Part3：2D Bottom-Up Multi-Person Pose Estimation） A 2020 Human Po
图像风格迁移cvpr2020_GitHub - wty2019/CVPR2020-Code: CVPR 2020 论文开源项目合集
weixin_39689297的博客
01-13 1229
CVPR2020-CodeCVPR 2020 论文开源项目合集，同时欢迎各位大佬提交issue，分享CVPR 2020开源项目关于往年CV顶会论文(如ECCV 2020、CVPR 2019、ICCV 2019)以及其他优质CV论文和大盘点，详见： https://github.com/amusi/daily-paper-computer-visionCNNExploring Self-attent...
3D人体姿态估计（介绍及论文归纳）
m0_50811752的博客
04-27 1万+
3D人体姿态估计基本概念姿态估计难点人体结构化特性2D 姿态估计任务挑战3D 姿态估计问题挑战应用方法数据集类型可用信息姿态数据集PoseTrackCrowdPoseHuman3.6MDensePoseCOCOMPIIFLICLSPRGB数据集Leeds Sports Pose (LSP) DatasetFLIC DatasetMPII Human Pose DatasetMS COCO Keypoint LeaderboardAI ChallengePoseTrackRGB+D 60/120 数据集当前主
（八：2020.08.27）CVPR 2020 追踪之论文纲要（译）
Jojo论文基地
08-27 1万+
CVPR 2019 追踪之论文纲要（修正于2020.08.27）讲在前面论文目录 讲在前面 论坛很多博客都对论文做了总结和分类，但就医学领域而言，对这些论文的筛选信息显然需要更加精细的把控，所以自己对这1400篇的论文做一个大致从名称上的筛选，希望能找到些能解决当前问题的答案。 论文链接建议直接Google论文名，比去各种论文或顶会网站找不知道快捷多少。 Respect！ 论文目录 论文 概要 12-in-1 - Multi-Task Vision and Language Repre
CVPR 2020: VIBE: Video Inference for Human Body Pose and Shape Estimation 论文笔记
m0_51897038的博客
11-05 501
CVPR 2020: VIBE: Video Inference for Human Body Pose and Shape Estimation 阅读随笔_mathlxj的博客-优快云博客论文地址Github地址以下为我的OneNote阅读笔记，为图片格式，留言/邮件可发原文件.https://blog.youkuaiyun.com/mathlxj/article/details/104839129?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%252216
论文笔记：VIBE: Video Inference for Human Body Pose and Shape Estimation
m0_53534129的博客
03-17 783
要解决的问题 有3D关键点标注的数据集太少，所以我们想生成这样的数据集。所以我们提出了一个 利用视频进行动作估计的新方法，解决了数据集缺乏和预测准确率不佳的问题。 主要创新点 利用**对抗式生成网络**来区分**真实人类动作**和由**网络生成的动作** 网络结构 ##结构图 本文结构主要分为两个部分： ## 时序编码器G： 通过输入的视频帧，输出SMPL人体参数模型。 ## 动作判别器E: 用AMASS数据集中的真实人体数据来判别生成的人体数据是否真实。 ...
【论文代码】VIBE 基于视频的人体3D形状和姿态估计
爱学习的卡比兽
04-22 1758
【论文代码】基于视频的人体3D形状和姿态估计之 VIBE: Video Inference for Human Body Pose and Shape Estimation [CVPR-2020] 论文官方代码使用注意事项
SPIN、VIBE 等 3D Human Pose Estimation 方法中的弱透视投影 (Weak Perspective Projection)
qq_37099774的博客
04-25 2248
弱透视投影 (Weak Perspective Projection) 弱透视投影假设焦距与物距足够大，此时物体在 zzz 轴(光轴)上的变化可以忽略。 SPIN、VIBE 等 3D Human Pose Estimation 方法中的弱透视投影 首先，3D 关键点已经位于一个 [−1,1]3[-1, 1]^3[−1,1]3 的一个立方体内。且相机位于立方体中心(世界坐标系原点)，相机坐标系与世界坐标系完全对齐。如下图所示： 图1. 初始状态 为了进行弱透视投影，需要将物距增大，按照下式进行增大 tz=2
CVPR2020:开源VIBE用于人体姿势和形状估计的最新算法
图像算法Imalg的博客
03-11 4179
作者 介绍 人体的运动对于理解人类的行为是非常重要的。虽然目前基于视频的SOTA方法在单幅图像的三维姿态和运动估计方面已经取得了一定的进展，但由于缺乏真实的三维运动数据进行训练，因此不能产生准确、自然的运动序列。为了解决这一问题，本文提出了一种利用现有的大规模运动捕获数据集（AMASS）和未配对的二维关键点标记数据进行人体姿态和形状估计的视频推理（VIBE）方法。 本文...
背景建模或前景检测(Background Generation And Foreground Detection) 五 ViBe
热门推荐
STELLAR0的专栏
04-09 6万+
ViBe算法：ViBe - a powerful technique for background detection and subtraction in video sequences 算法官网：http://www2.ulg.ac.be/telecom/research/vibe/ 描述： ViBe是一种像素级视频背景建模或前景检测的算法，效果优于所熟知的几种算法，对硬件内存占用也少。
CVPR 2020之ReID：Cross-modality Person re-identification with Shared-Specific Feature Transfer
makabaka的博客
03-08 5974
Cross-modality Person re-identification with Shared-Specific Feature Transfer 当前的问题及概述： 现有的研究主要集中在通过将不同的模态嵌入到同一个特征空间中来学习共同的表达。然而，只学习共同特征意味着巨大的信息损失，降低了特征的差异性。 在本文中，提出了一种新的跨模态共享特征转移算法(cm-SSFT)来解决上述问题，以探...
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