Utbildning exakta 3D mänskliga pose estimatorer kräver stora mängder 3D mark-sanning data som är kostsamt att samla in. Olika svagt eller självövervakade pose estimeringsmetoder har föreslagits på grund av brist på 3D-data. Dessa metoder kräver dock, utöver 2D-grundsanningen, antingen ytterligare övervakning i olika former (t.ex. oparade 3D-markbaserade sanningsdata, en liten del av etiketterna) eller kameraparametrarna i multivyinställningar. För att ta itu med dessa problem, presenterar vi EpipolarPose, en självövervakad inlärningsmetod för 3D human pose uppskattning, som inte behöver någon 3D mark-truth data eller kamera extrinsics. Under utbildningen, EpipolarPose uppskattar 2D poserar från multi-view bilder, och sedan, använder epipolär geometri för att få en 3D pose och kamerageometri som sedan används för att träna en 3D pose estimator. Vi demonstrerar effektiviteten i vår strategi för standardriktvärden (dvs. Human3.6M och MPI-INF-3DHP) där vi sätter den nya state-of-the-art bland svagt/självövervakade metoder. Dessutom föreslår vi en ny prestandamått Pose Structure Score (PSS) som är en skala invariant, struktur medveten åtgärd för att utvärdera den strukturella rimligheten hos en pose med avseende på dess grundläggande sanning. Kod och förträngda modeller finns på https://github.com/mkocabas/ EpipolarPose
Tillvägagångssättet REF uppskattar 2D är från multi-view bilder och rekonstruerar motsvarande 3D pose med hjälp av Epipolar geometri.
Self-Supervised Learning of 3D Human Pose Using Multi-View Geometry
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}