En stor utmaning för 3D utgör uppskattning från en enda RGB-bild är förvärv av tillräckliga utbildningsdata. I synnerhet är det omöjligt att samla in stora mängder utbildningsdata som innehåller okonstruerade bilder och som är kommenterade med exakta 3D-poser. Vi föreslår därför att man använder två oberoende utbildningskällor. Den första källan består av bilder med kommenterade 2D poser och den andra källan består av korrekt 3D rörelse fånga data. För att integrera båda källorna föreslår vi en strategi med dubbla källor som kombinerar 2D pose estimering med effektiv och robust 3D pose recovery. I våra experiment visar vi att vår strategi uppnår toppmoderna resultat och till och med är konkurrenskraftig när skelettstrukturen i de två källorna skiljer sig avsevärt åt.
REF använder en strategi med dubbla källor som kombinerar 2D pose estimation med 3D pose recovery.
A Dual-Source Approach for 3D Pose Estimation from a Single Image
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}