Depth estimation is usually ill-posed and ambiguous for monocular camera-based 3D multi-person pose estimation. Since LiDAR can capture accurate depth information in long-range scenes, it can benefit both the global localization of individuals and the 3D pose estimation by providing rich geometry features. Motivated by this, we propose a monocular camera and single LiDAR-based method for 3D multi-person pose estimation in large-scale scenes, which is easy to deploy and insensitive to light. Specifically, we design an effective fusion strategy to take advantage of multi-modal input data, including images and point cloud, and make full use of temporal information to guide the network to learn natural and coherent human motions. Without relying on any 3D pose annotations, our method exploits the inherent geometry constraints of point cloud for self-supervision and utilizes 2D keypoints on images for weak supervision. Extensive experiments on public datasets and our newly collected dataset demonstrate the superiority and generalization capability of our proposed method.


翻译:深度估计对于以3D为主的单镜摄影机的3D多人而言,其估计通常不准确,而且模糊不清。由于LiDAR能够从远距离场景中获取准确的深度信息,因此通过提供丰富的几何特征,它既有利于个人的全球定位,也有利于3D构成的估计。为此,我们提议为3D多人提供单镜照相机和单一的LIDAR方法,在大型场景中进行估计,这很容易部署,对光线不敏感。具体地说,我们设计了有效的聚合战略,以利用多模式输入数据,包括图像和点云,并充分利用时间信息指导网络学习自然和连贯的人类动作。我们的方法不依靠任何3D的显示说明,而是利用点云固有的几何限制进行自我监督,并在图像上使用2D关键点进行薄弱的监督。关于公共数据集和我们新收集的数据集的广泛实验显示了我们拟议方法的优越性和普及性。

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