Att uppskatta mänsklig pose, form och rörelse från bilder och videor är grundläggande utmaningar med många tillämpningar. Nya framsteg i 2D human pose estimering använder stora mängder manuellt märkta träningsdata för att lära konvolutionella neurala nätverk (CNN). Sådana uppgifter är tidskrävande att förvärva och svåra att utöka. Dessutom är manuell märkning av 3D pose, djup och rörelse opraktiskt. I detta arbete presenterar vi SURREAL (Synthetic hUmans foR REAL uppgifter): en ny storskalig datauppsättning med syntetiskt genererade men realistiska bilder av människor som återges från 3D sekvenser av mänskliga rörelse fånga data. Vi genererar mer än 6 miljoner ramar tillsammans med marksanning pose, djupkartor och segmenteringsmasker. Vi visar att CNN:er som är utbildade på vår syntetiska datauppsättning möjliggör noggrann bedömning av människans djup och segmentering av mänskliga delar i verkliga RGB-bilder. Våra resultat och det nya datasetet öppnar upp nya möjligheter för utveckling av personanalys med hjälp av billiga och storskaliga syntetiska data.
I REF, Varol et al. föreslog SURREAL dataset (syntetiska människor för verkliga uppgifter) som innehåller syntetiska 2D/3D mänskliga poser, djupkartor, delsegment och normala kartor.
Learning from Synthetic Humans
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}