Vi föreslår att lära sig en 3D pose estimator genom att destillera kunskap från Non-Rigid Structure from Motion (NRSfM). Vår metod använder endast 2D landmärkesnoteringar. Inga 3D-data, multi-view/temporala bilder eller objektspecifika tidigare krävs. Detta minskar flaskhalsen på data, vilket är en av de viktigaste frågorna för övervakade metoder. Utmaningen för att använda NRSfM som lärare är att de ofta gör dåligt djup rekonstruktion när 2D-projektionerna har stark tvetydighet. Att direkt använda fel djup som hårt mål skulle påverka studenten negativt. Istället föreslår vi en ny förlust som binder djupförutsägelse till den kostnadsfunktion som används i NRSfM. Detta ger studenten möjlighet att göra beräkningar för att minska djupfel genom att associera med bildfunktioner. Validerad på H3.6M dataset, vår lärd 3D pose estimering nätverk uppnår mer exakt rekonstruktion jämfört med NRSfM metoder. Det överträffar också andra svagt övervakade metoder, trots att man använder betydligt mindre övervakning.
Wang m.fl. REF använder icke-rigid struktur från rörelse (NRSfM) alogrithm som lärare att lära 3D pose från 2D leder.
Distill Knowledge From NRSfM for Weakly Supervised 3D Pose Learning
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}