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3D Human Pose Estimation

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3D Human Pose Estimation is a computer vision task that involves estimating the 3D positions and orientations of body joints and bones from 2D images or videos. The goal is to reconstruct the 3D pose of a person in real-time, which can be used in a variety of applications, such as virtual reality, human-computer interaction, and motion analysis.

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벤치마크

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Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
ExtPose (-a, T=16)
PA-MPJPE: 34.0MPJPE: 54.2MPVPE: 67.5
논문 -
TCPFormer (T=81)
AUC: 87.7MPJPE: 15PCK: 99.0
논문 코드
LMT R152 384x384
Average MPJPE (mm): 17.59Using 2D ground-truth joints: NoMulti-View or Monocular: Multi-ViewMPVE (mm): 23.7
논문 -
RealSR + x264
BSQ-rate over ERQA: 0.77BSQ-rate over Subjective Score: 0.196BSQ-rate over VMAF: 0.775BSQ-rate over PSNR: 0.675
논문 코드
MotionBERT (Finetune)
Average MPJPE (mm): 37.5Use Video Sequence: YesFrames Needed: 243Need Ground Truth 2D Pose: No
논문 코드
BSRGAN
PSNR: 29.27LPIPS: 0.177SSIM: 0.836
논문 코드
AdaptPose
Average MPJPE (mm): 42.5Number of Views: 1Number of Frames Per View: 273D Annotations: S1
논문 코드
VRT
Subjective score: 7.628ERQAv1.0: 0.758QRCRv1.0: 0.722SSIM: 0.902
논문 코드
GLA-GCN (T=27, GT)
Mean Reconstruction Error (mm): 9.2
논문 코드
RapidPoseTriangulation (with corrected labels)
PCP3D: 100MPJPE: 47.5
논문 코드
EvTexture+
PSNR: 29.78SSIM: 0.8983
논문 코드
TDBU_Net
3DPCK: 89.6
논문 코드

데이터셋

75개

논문

라이브러리

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