Abstrakt. 3D posera uppskattning från en enda bild är en utmanande uppgift i datorseende. Vi presenterar en svagt övervakad strategi för att uppskatta 3D pose punkter, med tanke på endast 2D utgör landmärken. Vår metod kräver inte korrespondenser mellan 2D- och 3D-poäng för att bygga explicita 3D-prenumerationer. Vi använder en kontradiktorisk ram för att införa en tidigare på 3D-strukturen, lärt enbart från deras slumpmässiga 2D-projektioner. Med tanke på en uppsättning av 2D utgör landmärken, generatornätverket hypothesizes deras djup för att få en 3D-skelett. Vi föreslår en ny Random Projection skikt, som slumpmässigt projicerar den genererade 3D skelett och skickar den resulterande 2D pose till discriminator. Diskriminatorn förbättras genom att särskilja mellan de genererade poserna och posera prover från en verklig fördelning av 2D poser. Utbildningen kräver inte överensstämmelse mellan 2D-ingångarna till varken generatorn eller discriminatorn. Vi tillämpar vårt förhållningssätt till uppgiften 3D human pose assessment. Resultat från Human3.6M-dataset visar att vårt tillvägagångssätt överträffar många tidigare övervakade och svagt övervakade tillvägagångssätt.
Ett parallellt arbete av Drover et al. I REF föreslås att man använder den kontradiktoriska ramen för att införa en förhandsbedömning av 3D-strukturen, som endast kan hämtas från 2D-prognoser. Ändå använder de fortfarande groundtruth 3D poser för att generera ett stort antal syntetiska 2D poser för utbildning, som ökar den ursprungliga 1.5M 2D poser i Human3.6M med nästan 10 gånger.
Can 3D Pose be Learned from 2D Projections Alone?
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}