精准高效估计多人3D姿态，花名&北航分布感知式单阶段模型入选CVPR 2022

息和如前所述前面参与者信息开展了独立，从而使得基于单目示意图表的单下一阶段余 3D 勇往直前估计值步骤带进可能。

另外，DAS 数学模型在可用性全过程里面对 3D 如前所述的原产开展修习，这为 3D 如前所述的重返给予了富于价值的规范化参与者信息，从而有效率降低了预报弹道。此外，为了缓和如前所述原产估计值的启发性，DAS 数学模型有别于了一种乘积更新方针以逐步大举进攻单纯原产能够，通过这样一种方基本型，DAS 数学模型可以低效且精确地从单目 RGB 示意图表里面了了换取多参与者的 3D 消化系统勇往直前估计值结果。

单下一阶段余 3D 勇往直前估计值数学模型

在妥善解决问题上，DAS 数学模型基于重返预报开放性来构建，对于给定示意图表，DAS 数学模型通过一次前向预报输出示意图表里面所包含中的人物的 3D 消化系统勇往直前。DAS 数学模型将消化系统里面心点表格示为里面心点置信度示意图和里面心点坐标示意图两部分，如示意图 1 (a) 和 (b) 简述，

其里面，DAS 数学模型用到里面心点置信度示意图来定位 2D 示意图表坐标系里面消化系统投影里面心点的前面，而用到里面心点坐标示意图来预报 3D 相机坐标系内消化系统里面心点的绝对前面。DAS 数学模型将消化系统如前所述构建为如前所述偏差示意图，如示意图 1 (c) 简述。

示意图 1：用以余 3D 消化系统勇往直前估计值的原产认知基本型单下一阶段数学模型流向程示意图。

DAS 数学模型将里面心点置信度示意图构建为二值示意图，示意图里面每个像素点表格示消化系统里面心点是否在该前面浮现，如果浮现则为 1，否则为 0。DAS 数学模型将里面心点坐标示意图以稠密示意图的方基本型开展构建，示意图里面每个像素点解码了浮现在该前面的中的人物里面心在 x、y 和 z 方向的坐标。如前所述偏差示意图和里面心点坐标示意图构建方基本型相似，示意图里面每个像素点解码了浮现在该前面的消化系统如前所述比较于消化系统里面心点在 x、y、z 方向的偏差生产量。DAS 数学模型可以在互联前向全过程里面以并行的方基本型输出以上三种参与者信息示意图，从而避开了匹配计数。

此外，DAS 数学模型可以用到这三种参与者信息示意图最简单地扩建出多参与者的 3D 勇往直前，也避开了复杂的后三处理全过程，与两下一阶段步骤比较，这样一种紧凑、最简单的单下一阶段数学模型可以取得更优的效率。

原产认知修习数学模型

对于重返预报开放性的可用性，才有文书工作多有别于传统的 L1 或者 L2 损失函数，但研究课题发现这类监督特训本来是在断言消化系统如前所述的图表原产做到达朗贝尔原产或者低斯原产的前提下开展的数学模型可用性 [12]。然而在也就是说布景里面，消化系统如前所述的单纯原产极为复杂，以上最简单的断言与单纯原产相去甚远。

与整体步骤多种不同，DAS 数学模型在可用性全过程里面修习 3D 消化系统如前所述原产的单纯原产，指导如前所述重返预报的全过程。考虑到单纯原产不可追踪的缺陷，DAS 数学模型利用国际间标准流向（Normalizing Flow）来超过对于数学模型预报结果概率估计值的能够，以填充适于数学模型输出的原产，如示意图 2 简述。

示意图 2：国际间标准流向。

该原产认知子系统可以同如前所述预报子系独立起在特训全过程里面通过较大似然估计值的步骤开展修习，收尾修习在此之后，该原产认知子系统不会在预报全过程里面开展移除，这样一种原产认知基本型迭代可以在不增加额外计数生产量的同时降低重返预报数学模型的弹道。

此外，用以消化系统如前所述预报的特征提取于消化系统里面心点三处，这一特征对于身处里面心点的消化系统如前所述来说表格示能力过强，和能够在内部空间上的不明确缺陷不会造成了预报的较大偏差。为了消除这一缺陷，该迭代明确指出了乘积更新方针，该方针利用历史更新结果为出发点，并整合里面间结果附近预报值以逐步大举进攻出发点，如示意图 3 简述

示意图 3：乘积可用性方针。

该迭代数学模型通过全滤波互联（Fully Convolutional Networks, FCNs）妥善解决问题，特训和飞行测试都可以以端到端的方基本型开展，如示意图 4 简述。

示意图 4：原产认知基本型单下一阶段余 3D 消化系统勇往直前估计值互联结构。

根据实验结果，如示意图 5 简述，单下一阶段迭代和才有 state-of-the-art 两下一阶段步骤比较，可以取得相近甚至更优的弹道，同时可以大幅降低飞行速度，证明了其在妥善解决余 3D 消化系统勇往直前估计值这一缺陷上的显然。

示意图 5：与整体 SOTA 两下一阶段迭代对比结果。

详细实验结果可概要表格 1 和表格 2。

表格 1：CMU Panoptic Studio 图表集结果比较。

表格 2：MuPoTS-3D 图表集结果比较。

根据单下一阶段迭代的可视化结果，如示意图 6 简述，该迭代都能适应多种不同的布景，例如双脚变异、消化系统截断以及陈腐故事情节等来产生精确的预报结果，这有利于说明了该迭代的健壮性。

示意图 6：可视化结果。

归纳

在本专著里面，美示意图和北航的研究课题者们创新者地明确指出了一种原产认知基本型单下一阶段数学模型，用以妥善解决富于启发性的余 3D 消化系统勇往直前估计值缺陷。与才有的自顶向下和自底向上这种两下一阶段数学模型比较，该数学模型可以通过一次互联前向逻辑推理同时换取消化系统前面参与者信息以及所对应的消化系统如前所述前面参与者信息，从而有效率简便预报流向程，同时弥补了才有步骤在低计数成本和低数学模型最优化方面的弊端。

另外，该步骤成功将国际间标准流向市场销售到余 3D 消化系统勇往直前估计值战斗任务里面以在特训全过程里面修习消化系统如前所述原产，并明确指出乘积重返方针以缓和原产修习启发性来超过逐步大举进攻能够的目的。通过这样一种方基本型，该迭代可以换取图表的单纯原产以有效率降低数学模型的重返预报弹道。

研究课题团队

本专著由美示意图示意图像研究课题院（MT Lab）和北京航空航天大学牛奶Laboratory（CoLab）研究课题者们共同明确指出。美示意图示意图像研究课题院（MT Lab）是美示意图公司专注计数机程序光影、微电脑修习、增强现实、信息系统设计等领域的迭代研究课题、工程开发和系列产品化上到的团队，为美示意图整体和期望的系列产品给予架构迭代支持，并通过前沿系统设计推动美示意图系列产品发展，被称为「美示意图系统设计里面枢」，曾先后多次参与 CVPR、ICCV、ECCV 等计数机程序光影国际间顶级小组不会议，并备受瞩目冠亚军十余项。

引用文献：

[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 Price 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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