I monocular 3D human pose uppskattning en gemensam uppsättning är att först upptäcka 2D-positioner och sedan lyfta detektionen i 3D-koordinater. Många algoritmer lider av överpassning till kamerapositioner i träningssetet. Vi föreslår en siamesisk arkitektur som lär sig en rotationslikvariant dold representation för att minska behovet av dataförstärkning. Vår metod utvärderas på flera databaser med olika basnätverk och visar en konsekvent förbättring av felmått. Det uppnår state-of-the-art cross-camera felfrekvens bland algoritmer som använder uppskattade 2D gemensamma koordinater endast.
I REF är ett equivariant nätverk byggt för att minska överutrustningen till kameror i träningssetet.
3D Human Pose Estimation with Siamese Equivariant Embedding
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}