CVPRNov, 2015
个性化的人类视频姿态估计
Personalizing Human Video Pose Estimation
James Charles, Tomas Pfister, Derek Magee, David Hogg, Andrew Zisserman
TL;DR该研究提出了一种个性化 ConvNet 姿态估计器,它可以根据帧与帧之间的时间跨度和人物外貌的特点,在视频中生成高精度的姿态标注,并利用自评模型筛选高质量的标注,并通过自动化的 fine-tune 训练方法将其个性化,相比于通用的 ConvNet,对目标视频的姿态估计得到了大幅提升,表现比现有方法更好。