Att upptäcka människor är en viktig uppgift för ett brett spektrum av tillämpningar i datorseendet. Toppmoderna metoder lär sig utseendebaserade modeller som kräver tråkig insamling och notering av stora data corpora. Dessutom är det ofta en icke-trivial uppgift att få fram datamängder som representerar alla relevanta variationer med tillräcklig noggrannhet för den avsedda applikationsdomänen. Därför undersöker detta papper hur 3D form modeller från datorgrafik kan utnyttjas för att underlätta utbildning datagenerering. I synnerhet använder vi en rendering-baserad omformningsmetod för att generera tusentals syntetiska utbildningsprover från bara några få personer och åsikter. Vi utvärderar vår datagenereringsmetod för två olika detekteringsmodeller. Våra experiment på en utmanande multi-view dataset visar att data från så få som elva personer räcker för att uppnå bra prestanda. När vi dessutom kombinerar våra syntetiska träningsprover med riktiga data överträffar vi till och med befintliga toppmoderna metoder.
Och Pishchulin et al. REF använder 3D-formmodeller för att generera träningsdata.
Learning people detection models from few training samples
{'venue': 'CVPR 2011', 'journal': 'CVPR 2011', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}