Abstrakt. Inlärning artikulerade objekt utgör är i sig svårt eftersom posen är högdimensionell men har många strukturella begränsningar. De flesta befintliga arbeten modellerar inte sådana begränsningar och garanterar inte den geometriska giltigheten av deras pose uppskattning, vilket kräver en efterbearbetning för att återställa rätt geometri om så önskas, vilket är besvärligt och suboptimalt. I detta arbete föreslår vi att direkt inbädda en kinematisk objektmodell i det djupneutrala nätverksinlärningen för allmänt artikulerat objekt utgör uppskattning. Den kinematiska funktionen definieras på lämpligt parameteriserade objektrörelsevariabler. Det är differentiable och kan användas i lutning nedstigning baserad optimering i nätverksträning. Förkunskaperna om objektets geometriska modell utnyttjas fullt ut och strukturen är garanterad att vara giltig. Vi visar övertygande experimentresultat på en leksak exempel och 3D människa pos estimering problem. För de senare uppnår vi toppmoderna resultat på Human3.6M dataset.
Zhou m.fl. REF bäddade in en kinematisk modell i ett djupt neuralt nätverk lärande för allmänna artikulerade objekt utgör uppskattning.
Deep Kinematic Pose Regression
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}