3D-MuPPET：三维多鸽姿态估计与追踪
原文中文，约700字，阅读约需2分钟。发表于：。无标记方法的动物姿势跟踪近年来得到发展，但在三维中跟踪大型动物群体的框架和基准仍然缺乏。为了弥补文献中的这一空白，我们提出了 3D-MuPPET，一个使用多视图以交互速度估计和跟踪多达 10 只鸽子的三维姿势的框架。我们训练了一个姿势估计器来推断多只鸽子的 2D 关键点和边界框，然后将关键点三角化为三维。对于对应匹配，我们首先动态地将 2D 检测匹配到第一帧的全局身份，然后使用 2D...
研究人员提出了3D-MuPPET，一个使用多视图以交互速度估计和跟踪多只鸽子的三维姿势的框架。他们训练了一个姿势估计器来推断多只鸽子的2D关键点和边界框，然后将关键点三角化为三维。他们实现了与最先进的3D姿势估计器相当的准确度，并展示了3D-MuPPET在室内和室外环境中无需模型微调即可运行的能力。
