D-PoSE：深度作为3D人类姿态与形状估计的中间表示
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对人类姿态与形状估计中的精确度不足问题，提出了一种新方法D-PoSE，该方法利用单张RGB图像估计人类姿态和SMPL-X形状参数。通过使用深度图作为中间表示并结合合成数据进行深度监督训练，D-PoSE在合成数据集训练后的真实世界基准数据集上实现了先进的性能，超越了许多复杂模型。
本文介绍了DR-Pose方法的两阶段管道设计优势，包括辅助完成和缩放配准。该方法通过点云完成生成目标对象的未见部分，并引导形状先验的后续形变。新颖的配准网络用于提取姿态敏感特征，并预测对象部分点云的表示。DR-Pose在CAMERA25和REAL275基准测试中表现优异。
