Wir beschäftigten uns mit der Aufgabe der Schätzung der menschlicher Köperhaltung in 3D in Echtweltsituationen mit einer begrenzten Menge an verfügbaren Trainingsdaten. Wir erweitern den Rahmen der 2D-Bildstrukturen, um eine 3D-Schätzung der menschlichen Pose mithilfe mehrerer Kameraansichten zu ermöglichen. Darüber hinaus schlagen wir einen Modellanpassungsansatz vor, der die 3D-Pose-Rekonstruktionen in den vorherigen Bildern nutzt und so das Modell schrittweise an die jeweilige Situation anpasst.
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Wir beschäftigten uns mit der Aufgabe der Schätzung der menschlicher Köperhaltung in 3D in Echtweltsituationen mit einer begrenzten Menge an verfügbaren Trainingsdaten. Wir erweitern den Rahmen der 2D-Bildstrukturen, um eine 3D-Schätzung der menschlichen Pose mithilfe mehrerer Kameraansichten zu ermöglichen. Darüber hinaus schlagen wir einen Modellanpassungsansatz vor, der die 3D-Pose-Rekonstruktionen in den vorherigen Bildern nutzt und so das Modell schrittweise an die jeweilige Situation anpas...
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