I den här artikeln studerar vi 3D human pose assessment i vilt tillstånd. Denna uppgift är utmanande på grund av brist på träningsdata, eftersom befintliga datauppsättningar finns antingen i de vilda bilderna med 2D pose eller i labbbilderna med 3D pose. Vi föreslår en svagt övervakad överföring inlärningsmetod som använder blandade 2D- och 3D-etiketter i ett enhetligt djupt neutralt nätverk som presenterar två steg kaskad struktur. Vårt nätverk utökar en state-of-the-art 2D pose estimation sub-network med en 3D djup regression sub-network. Till skillnad från tidigare två steg som utbildar de två delnätverken sekventiellt och separat, är vår utbildning end-to-end och utnyttjar fullt ut korrelationen mellan 2D pose och djupuppskattning deluppdrag. De djupa dragen är bättre inlärda genom gemensamma representationer. På så sätt överförs 3D-etiketterna i kontrollerade labbmiljöer till de vilda bilderna. Dessutom introducerar vi en 3D geometrisk begränsning för att regularisera 3D pose förutsägelse, vilket är effektivt i avsaknad av mark sanningen djup etiketter. Vår metod uppnår konkurrenskraftiga resultat på både 2D- och 3D-riktmärken.
Zhou m.fl. REF föreslog en svagt övervakad överföring inlärningsmetod som tränar en enhetlig konvolutionella neurala nätverk för att uppskatta 2D gemensamma platser och deras djup med hjälp av blandade 2D och 3D dataset.
Towards 3D Human Pose Estimation in the Wild: A Weakly-Supervised Approach
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}