De märkta data som krävs för att lära posera uppskattning för artikulerade objekt är svårt att ge i önskad kvantitet, realism, densitet och noggrannhet. För att ta itu med denna fråga utvecklar vi en metod för att lära sig representationer, som är mycket specifika för artikulerade poser, utan behov av märkta utbildningsdata. Vi utnyttjar iakttagelsen att föremålet utgör ett känt föremål är prediktivt för utseendet i någon känd vy. Det vill säga, med tanke på bara pose och form parametrar för en hand, handens utseende från vilken synvinkel som helst kan approximeras. För att utnyttja denna iakttagelse övar vi en modell som – givet indata från ett perspektiv – beräknar en latent representation, som är tränad att vara prediktiv för objektets utseende när den fångas från ett annat perspektiv. Den enda nödvändiga tillsynen är därför den andra synpunkten. Träningsprocessen av denna modell avslöjar en implicit pose representation i latent utrymme. Viktigt är att vid provtillfället kan pose representationen härledas med endast en vy. I kvalitativa och kvantitativa experiment visar vi att de inlärda representationerna fångar detaljerad pose information. När den föreslagna metoden utbildas tillsammans med märkta och omärkta data överträffar den dessutom konsekvent prestandan hos sin helt övervakade motpart, samtidigt som mängden nödvändiga märkta prover minskas med minst en storleksordning.
Uppskattning av en mänsklig hands utseende från alla perspektiv kan uppnås genom koppling pose med bildinnehåll REF.
Learning Pose Specific Representations by Predicting Different Views
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}