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 använder en dåligt övervakad överföringsutbildningsmetod med en geometrisk 3D-förlust.
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']}