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.
Mehta m.fl. REF använder överföringslärande för att överföra de kunskaper som har förvärvats för 2D och utgör uppskattning till 3D:s uppgift.
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']}