news 2026/4/25 16:18:23

基于深度学习的3d人体姿态估计项目 3d姿态估计识别 人体姿态估计

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
基于深度学习的3d人体姿态估计项目 3d姿态估计识别 人体姿态估计

1. 项目简介

**专注于在处理长输入序列时的效率提升以及对噪声2D关节检测的鲁棒性。其核心创新在于利用频域联合序列表示，显著改进了模型的性能。本文已被CVPR 2023接收。

新闻动态

  1. [2024.06.16]发布了针对MPI-INF-3DHP数据集的代码和预训练模型，详情请 点击此处。
  2. [2024.02.06]更新了环境要求，并发布了我们在NeurIPS 2023的工作ContextAware-PoseFormer（该方法通过单帧视频输入，超越了基于序列的模型）。
  3. [2023.06.16]发布了真实场景视频的代码演示。
  4. [2023.05.31]发布了一段带解说的介绍视频，点击 此处 查看。
  5. [2023.03.28]构建了项目页面，内含更多描述及视频演示。
  6. [2023.03.31]发布了我们的论文在arXiv上的版本。

2. 论文简介

PoseFormerV2以PoseFormer为基础，针对实际场景中两个主要限制进行了优化：

为解决这些问题，PoseFormerV2 利用频域中的紧凑骨架序列表示，以高效扩展感受野并增强对噪声2D关节检测的鲁棒性。通过在时域和频域中同时融合特征，PoseFormerV2 达到了更优的速度-准确率权衡。

3. 背景及动机

3.1 传统 PoseFormer 的优势

PoseFormer是第一个成功将变换器引入到 2D-to-3D 人体姿态估计任务的模型。其主要优势在于：

3.2 PoseFormer 的局限性

尽管性能出色，PoseFormer 在以下两个方面存在显著不足：

  1. 输入序列长度的限制：PoseFormer 对所有输入帧应用自注意力机制。当帧数增加时，计算成本急剧上升，从而限制了输入序列的长度。
  2. 对噪声检测的鲁棒性：PoseFormer 的性能容易受到噪声2D关节检测的影响，而这种噪声在实际应用中不可避免。

4. PoseFormerV2 的核心创新

为了解决上述问题，PoseFormerV2 提出了以下关键方法：

4.1 利用频域紧凑表示

4.2 时间域与频域特征融合

5. 方法细节

5.1 频域表示

PoseFormerV2 使用傅里叶变换将骨架序列从时间域转化为频域。具体过程包括：

5.2 时间-频域融合

PoseFormerV2 在以下两个阶段结合时域和频域特征：

  1. 特征提取阶段：通过频域对全局信息进行高效编码。
  2. 融合阶段：在变换器层中，结合时域的局部特征和频域的全局特征。

6. 实验结果

6.1 数据集

PoseFormerV2 在以下两个基准数据集上进行了评估：

  1. Human3.6M：大规模室内人体姿态数据集。
  2. MPI-INF-3DHP：包含复杂场景和真实世界数据的3D姿态数据集。

6.2 实验对比

在实验中，PoseFormerV2 相比原始 PoseFormer 和其他变换器变体表现出色：

6.3 性能指标

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