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    ECCV 2022 | VisDB:基于学习的密集人体鲁棒估计

    从单目图像估计 3D 人体姿势和形状是动作重定向、虚拟化身和人类动作识别等各种应用的关键任务。这是一个具有根本挑战性的问题,因为深度模糊和人类外表的复杂性会随着关节、衣服、照明、视角和遮挡而变化。为了通过紧凑的参数表示复杂的 3D 人体,诸如 SMPL 之类的基于模型的方法已在社区中得到广泛使用。然而,SMPL 参数以整体方式表示人体,导致通过直接它们的参数无法灵活适应真实世界图像。更重要的是,当人体在图像中不完全可见时,基于回归的方法往往会失败,例如,被遮挡或在框架外。在这项工作中,作者的目标是学习与输入图像并且对部分身体情况具有鲁棒性的人体估计。

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