Nov, 2017
从结构和动作学习3D人体姿势
Structure-Aware and Temporally Coherent 3D Human Pose Estimation
TL;DR使用两种解剖启发的损失函数和弱监督学习框架,结合大规模野外2D和室内/合成3D数据共同学习人体姿态估计。还提出了一个简单的时间网络来调和预测的姿态序列,并通过损失表面可视化和敏感性分析仔细分析了所提出的贡献的工作机制。我们的完整流程在Human3.6M和MPI-INF-3DHP上分别提高了11.8%和12%,并在普通图形卡上以30 FPS运行。