딥러닝을 이용한 인간 자세, 손 및 메쉬 추정: 설문 조사

초록 인간 자세 추정은 최신 딥러닝 기반 모델을 사용하여 많은 혜택을 얻은 문제 중 하나이다. 인간 자세, 손 및 메쉬 추정은 지난 몇십 년 동안 컴퓨터 비전 커뮤니티의 관심을 끌어온 중요한 문제이다. 이 문제를 해결하기 위해 다양한 해결책이 제안되었다. 딥러닝 기반 접근법은 최근 몇 년 동안 광범위하게 연구되었으며 여러 컴퓨터 비전 문제를 해결하는 데 사용되었다. 그러나 내재적인 차이로 인해 이러한 방법을 비교하는 것은 때때로 어렵다. 이 논문은 단일 또는 다중 인자, 단일 또는 이중 단계 방법론 기반 분류법을 사용하여 현재의 딥러닝 기반 2D 및 3D 인간 자세, 손 및 메쉬 추정 방법을 광범위하게 요약한다. 저자들은 독자들에게 이해하기 쉬운 설명을 제공함으로써 딥러닝 기반 인간 자세, 손 및 메쉬 추정 기술의 모든 단계를 해석 가능하게 만들고자 한다. 제시된 분류법은 현재 딥러닝 기반 2D 및 3D 인간 자세, 손 및 메쉬 추정에 대한 연구를 명확하게 설명하였다. 또한, 2D 및 3D HPE 접근법을 위한 데이터셋 및 평가 메트릭도 제공하였다.