Uppskattning av handling och mänskliga förutsättningar är nära besläktade, men båda problemen hanteras i allmänhet som distinkta uppgifter i litteraturen. I detta arbete föreslår vi en multitask ram för gemensamt 2D och 3D utgör uppskattning från stillbilder och mänskliga åtgärder igenkänning från videosekvenser. Vi visar att en enda arkitektur kan användas för att lösa de två problemen på ett effektivt sätt och ändå uppnå toppmoderna resultat. Dessutom visar vi att optimering från end-toend leder till betydligt högre noggrannhet än separerat lärande. Den föreslagna arkitekturen kan tränas med data från olika kategorier samtidigt på ett sömlöst sätt. De rapporterade resultaten från fyra datauppsättningar (MPII, Human3.6M, Penn Action och NTU) visar hur effektiv vår metod är på de målinriktade uppgifterna.
I Ref, pose uppskattning utbildades tillsammans med nedströms ansökan åtgärd erkännande.
2D/3D Pose Estimation and Action Recognition Using Multitask Deep 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']}