Nyligen har anmärkningsvärda framsteg gjorts i 3D human pose uppskattning från monokulära bilder på grund av de kraftfulla Deep Convolutional Neural Networks (DC-NN). Trots deras framgång på storskaliga datamängder som samlas in i den begränsade labbmiljön, är det svårt att få 3D att posera anteckningar för in-the-vilda bilder. Därför är 3D human pose assessment i det vilda fortfarande en utmaning. I detta dokument föreslår vi en kontradiktorisk inlärningsram, som destillerar 3D-mänskliga posestrukturer som man lärt sig från den helt kommenterade datauppsättningen till in-the-vilda bilder med endast 2D utgör anteckningar. Istället för att definiera hårdkodade regler för att begränsa pose estimeringsresultat, designar vi en ny multi-source discriminator för att skilja de förutsagda 3D-poser från mark-sanningen, vilket hjälper till att genomdriva pose estimator att generera antropometriskt giltiga poser även med bilder i det vilda. Vi observerar också att en noggrant utformad informationskälla för discriminatorn är nödvändig för att öka prestandan. Således utformar vi en geometrisk deskriptor, som beräknar de pairwise relativa platserna och avstånden mellan kroppens leder, som en ny informationskälla för discriminatorn. Effektiviteten i vår kontradiktoriska inlärningsram med den nya geometriska deskriptorn har visats genom omfattande experiment på allmänt använda referensvärden. Vår strategi förbättrar prestandan betydligt jämfört med tidigare toppmoderna metoder.
Senast antogs den kontradiktoriska ramen för lärande i Ref för att säkerställa den antropometriska giltigheten hos produktionen och ytterligare förbättra prestandan.
3D Human Pose Estimation in the Wild by Adversarial Learning
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}