Aerial View 3D Human Pose Estimation Using Double Vector Quantized-Variational AutoEncoders
Author:
Affiliation:
1. Yonsei University,Seoul,South Korea
2. Sookmyung Women's University,Seoul,South Korea
Publisher
IEEE
Link
http://xplorestaging.ieee.org/ielx7/10495586/10495587/10495597.pdf?arnumber=10495597
Reference46 articles.
1. Exploiting Spatial-Temporal Relationships for 3D Pose Estimation via Graph Convolutional Networks
2. Cross-Attention of Disentangled Modalities for 3D Human Mesh Recovery with Transformers
3. Optimizing Network Structure for 3D Human Pose Estimation
4. GFPose: Learning 3D Human Pose Prior with Gradient Fields
5. Fast and Robust Multi-Person 3D Pose Estimation and Tracking from Multiple Views
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