精准高效估计多人3D姿态，美图北师大分布感知式单阶段模型入选CVPR

，DAS 静态在提较高效率步骤里对 3D 如前所述的产于顺利进行求学，这为 3D 如前所述的重返提供了可见一斑价值的核心内容讯息，从而有效性地大幅提高了研究准确性。此外，为了减轻如前所述产于估计值的平衡性，DAS 静态采行了一种迭代升级意图以逐步后撤相符产于远距离，通过这样一种模结构设计，DAS 静态可以较高效且精细地从单目 RGB 平面特写里一次性换取多同样的 3D 化学物质光环估计值结果。

单过渡阶段多达 3D 光环估计值静态

在发挥作用上，DAS 静态基于重返研究软件系统来构建，对于给定平面特写，DAS 静态通过一次前向研究转换成平面特写里所包含人物的 3D 化学物质光环。DAS 静态将化学物质里心点说明为里心点置信度平面图和里心点坐标轴平面图两一小，如平面图 1 (a) 和 (b) 请注意，

其里，DAS 静态使用里心点置信度平面图来整合 2D 平面特写坐标轴系里化学物质投影里心点的左边，而使用里心点坐标轴平面图来研究 3D 摄影机坐标轴系内化学物质里心点的仅仅左边。DAS 静态将化学物质如前所述建模为如前所述位移平面图，如平面图 1 (c) 请注意。

平面图 1：用以多达 3D 化学物质光环估计值的产于人脑结构设计单过渡阶段静态处理过程平面图。

DAS 静态将里心点置信度平面图建模为二值平面图，平面图里每个像素点说明化学物质里心点是否在该左边注意到，如果注意到则为 1，否则为 0。DAS 静态将里心点坐标轴平面图以稀少平面图的模结构设计顺利进行建模，平面图里每个像素点编码了注意到在该左边的人物里心在 x、y 和 z 方向的坐标轴。如前所述位移平面图和里心点坐标轴平面图建模模结构设计类似，平面图里每个像素点编码了注意到在该左边的化学物质如前所述相对化学物质里心点在 x、y、z 方向的位移幅度。DAS 静态可以在网路前向步骤里以并行的模结构设计转换成以上三种讯息平面图，从而能避免了可用性近似值。

此外，DAS 静态可以使用这三种讯息平面图较为简单地重建出多同样的 3D 光环，也能避免了较难于的预处理步骤，与两过渡阶段原理相对于，这样一种轻巧、较为简单的单过渡阶段静态可以获得更优的效率。

产于人脑求学静态

对于重返研究软件系统的提较高效率，较早工作多采行基本上的 L1 或者 L2 人员伤亡算子，但研究发现这类监督军事训练理论上上是在推论化学物质如前所述的数据资料产于实现黎曼产于或者较高斯产于的前提下顺利进行的静态提较高效率 [12]。然而在理论上情节里，化学物质如前所述的相符产于颇为较难于，以上较为简单的推论与相符产于相距甚远。

与这两项原理相同，DAS 静态在提较高效率步骤里求学 3D 化学物质如前所述产于的相符产于，导师如前所述重返研究的步骤。考虑到相符产于不作追踪的难题，DAS 静态利用基本东流（Normalizing Flow）来达到对于静态研究结果概率估计值的远距离，以分解成较难静态转换成的产于，如平面图 2 请注意。

平面图 2：基本东流。

该产于人脑近似值机系统可以同如前所述研究近似值机系统三人在军事训练步骤里通过最大似然估计值的原理顺利进行求学，进行求学之前，该产于人脑近似值机系统会在研究步骤里顺利进行去掉，这样一种产于人脑结构设计搜索算法可以在不减少额外近似值幅度的同时大幅提高重返研究静态的准确性。

此外，用以化学物质如前所述研究的特点提取于化学物质里心点处，这一特点对于远离里心点的化学物质如前所述来说说明能力较弱，和远距离在紧致上的不相反难题会引起研究的较大误差。为了缓和这一难题，该搜索算法明确指出了迭代升级意图，该意图利用发展史升级结果为出发点，并整合里间结果附近研究值以逐步后撤最终远距离，如平面图 3 请注意

平面图 3：迭代提较高效率意图。

该搜索算法静态通过全卷积网路（Fully Convolutional Networks, FCNs）发挥作用，军事训练和测试步骤都可以以端到端的模结构设计顺利进行，如平面图 4 请注意。

平面图 4：产于人脑结构设计单过渡阶段多达 3D 化学物质光环估计值网路结构。

根据物理结果，如平面图 5 请注意，单过渡阶段搜索算法和较早 state-of-the-art 两过渡阶段原理相对于，可以获得吻合甚至更优的准确性，同时可以大幅大幅提高反其所速度，证明了其在消除多达 3D 化学物质光环估计值这一难题上的优越性。

平面图 5：与这两项 SOTA 两过渡阶段搜索算法对比结果。

详述物理结果可参考表 1 和表 2。

表 1：CMU Panoptic Studio 数据资料集结果较为。

表 2：MuPoTS-3D 数据资料集结果较为。

根据单过渡阶段搜索算法的可视化结果，如平面图 6 请注意，该搜索算法能够适其所相同的情节，例如姿势变化、化学物质截断以及凌乱取材等来消除粗略的研究结果，这全面性说明了该搜索算法的健壮性。

平面图 6：可视化结果。

总结

在本科学论文里，的有和北航的科学家们物理性地明确指出了一种产于人脑结构设计单过渡阶段静态，用以消除可见一斑挑战性的多达 3D 化学物质光环估计值难题。与较早的自顶向下和自底向上这种两过渡阶段静态相对于，该静态可以通过一次网路前向解谜同时换取化学物质左边讯息以及所对其所的化学物质如前所述左边讯息，从而有效性地较为简单研究处理过程，同时弥补了较早原理在较高近似值成本和较高静态较难于度各个方面的弊端。

另外，该原理成功将基本东流引进到多达 3D 化学物质光环估计值任务里以在军事训练步骤里求学化学物质如前所述产于，并明确指出迭代重返意图以减轻产于求学平衡性来达到逐步后撤远距离的意在。通过这样一种模结构设计，该搜索算法可以换取数据资料的相符产于以有效性地大幅提高静态的重返研究准确性。

研究他的团队

本科学论文由的有平面特写研究院（MT Lab）和中国科技大学可乐物理室（CoLab）科学家们共同明确指出。的有平面特写研究院（MT Lab）是的有公司致力于近似值机视觉、微电脑求学、增强现实、云近似值等领邻接的搜索算法研究、工程开发计划和电子产品化落地的他的团队，为的有这两项和将来的电子产品提供核心搜索算法默许，并通过前沿技术推动的有电子产品发展，被被称作「的有技术里枢」，曾其后多次加入 CVPR、ICCV、ECCV 等近似值机视觉国际间顶级会议，并斩获冠亚军十余项。

指称文献：

[1] JP Agnelli, M Cadeiras, Esteban G Tabak, Cristina Vilma Turner, and Eric Vanden-Eijnden. Clustering and classifica- tion through normalizing flows in feature space. Multiscale Modeling Simon Simulation, 2010.

[12] Jiefeng Li, Siyuan Bian, Ailing Zeng, Can Wang, Bo Pang, Wentao Liu, and Cewu Lu. Human pose regression with residual log-likelihood estimation. In ICCV, 2021.

[15] Jiahao Lin and Gim Hee Lee. Hdnet: Human depth estima- tion for multi-person camera-space localization. In ECCV, 2020.

[47] Jianan Zhen, Qi Fang, Jiaming Sun, Wentao Liu, Wei Jiang, Hujun Bao, and Xiaowei Zhou. Smap: Single-shot multi- person absolute 3d pose estimation. In ECCV, 2020.

[48] Xingyi Zhou, Dequan Wang, and Philipp Kra ̈henbu ̈hl. Ob- jects as points. arXiv preprint arXiv:1904.07850, 2019.

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