Vi föreslår en CNN-baserad metod för 3D-kropp utgör uppskattning från enstaka RGB-bilder som behandlar frågan om begränsad generalisering av modeller som endast är utbildade på de starkt begränsade allmänt tillgängliga 3D-pose-data. Med bara den befintliga 3D pose data och 2D pose data, visar vi state-of-the-art prestanda på etablerade riktmärken genom överföring av inlärda funktioner, samtidigt generaliserar till in-the-vilda scener. Vi introducerar också en ny träningsset för människokroppen utgör uppskattning från monokulära bilder av verkliga människor som har marken sanningen fångas med en multi-camera markör-mindre rörelse fångar system. Det kompletterar befintliga korpora med större mångfald i pose, mänskligt utseende, kläder, ocklusion, och synpunkter, och möjliggör en ökad omfattning av förstärkning. Vi bidrar också med ett nytt riktmärke som täcker utomhus- och inomhusscener, och visar att vår 3D pose datauppsättning visar bättre prestanda i naturen än befintliga kommenterade data, vilket förbättras ytterligare i samband med överföringslärande från 2D pose data. Sammantaget hävdar vi att användningen av överföring lärande av representationer i kombination med algoritmiska och data bidrag är avgörande för allmän 3D kropp pose uppskattning.
Marken sanningen anteckningar för varje person erhölls genom multivew markör-mindre rörelse fånga REF.
Monocular 3D Human Pose Estimation in the Wild Using Improved CNN Supervision
{'venue': '2017 International Conference on 3D Vision (3DV)', 'journal': '2017 International Conference on 3D Vision (3DV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}