I detta dokument föreslår vi en kunskapsstyrd pose grammatik nätverk för att ta itu med problemet med 3D mänskliga pose uppskattning. Vår modell tar direkt 2D-poser som ingångar och lär sig den generaliserade 2D-3D-karteringsfunktionen, vilket gör hög tillämplighet. Det föreslagna nätverket består av ett basnätverk som effektivt fångar upp pose-aligned funktioner och en hierarki av dubbelriktade RNNs ovanpå det för att uttryckligen införliva en uppsättning kunskap (t.ex. kinematics, symmetri, samordning) och därmed genomdriva höga krav på mänskliga poser. I lärandet utvecklar vi en pose-guided provsimulator för att öka träningsprover i virtuella kameravyer, vilket ytterligare förbättrar generaliseringsförmågan hos vår modell. Vi validerar vår metod på offentliga 3D human utgör riktmärken och föreslår ett nytt utvärderingsprotokoll som arbetar med korsvisa inställningar för att verifiera generaliseringsförmågan hos olika metoder. Vi observerar empiriskt att de flesta state-of-arts möter svårigheter under en sådan inställning medan vår metod får överlägsen prestanda.
Fang m.fl. REF föreslog en pose grammatik nätverk som innehåller en uppsättning kunskap som lärts från människokroppen, som utformades som en dubbelriktad återkommande neurala nätverk.
Learning Knowledge-guided Pose Grammar Machine for 3D Human Pose Estimation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}