I den här artikeln studerar vi 3D human pose assessment i vilt tillstånd. Denna uppgift är utmanande eftersom befintliga referensdata ger antingen 2D-anteckningar i den vilda eller 3D-anteckningar i kontrollerade miljöer. Vi föreslår en dåligt övervakad överföringsutbildningsmetod som lär sig ett end-to-end-nätverk med hjälp av utbildningsdata med blandade 2D- och 3D-etiketter. Nätverket utökar en toppmodern 2D pose estimering nätverk med en 3D djup regression nätverk. Till skillnad från tidigare metoder som utbildar dessa två undernätverk på ett sekventiellt sätt, introducerar vi en enhetlig utbildningsmetod som till fullo utnyttjar sambandet mellan dessa två deluppgifter och lär sig gemensamma egenskaper representationer. Genom att göra det, 3D poserar etiketter i kontrollerade miljöer överförs till bilder i det vilda som endast har 2D-anteckningar. Dessutom introducerar vi en 3D geometrisk begränsning för att legalisera förutsägelsen 3D-poser, som är effektiv på bilder som bara har 2D-anteckningar. Vår metod leder till betydande resultatvinster och uppnår konkurrenskraftiga resultat på både 2D- och 3D-riktmärken. Det producerar hög kvalitet 3D mänskliga poser i det vilda, utan övervakning av in-the-vilda 3D-data.
Zhou m.fl. I REF föreslogs en geometrisk förlust för att underlätta svagt övervakad inlärning av djupregressionsmodulen med bilder i det fria.
Weakly-supervised Transfer for 3D Human Pose Estimation in the Wild.
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}