本文提出了一种基于自监督学习的关键点预测方法来进行相机位姿预测及三维目标物体的在线重建的深度学习网络，并在几个数据集上进行了实验，取得了显著的改进。

Feb, 2023

本文提出了一种基于 Few-shot learning 的填充关键点标注鲁棒性方法，通过少数的半监督数据和大量的自监督数据，在各种不同的物体类别中实现了语义一致的关键点定位和更准确的 3D 几何重建局部特征的二维定位。

Mar, 2023

人体姿势估计是计算机视觉中的基本且具有挑战性的任务。本文提出了一种自适应关键点遮罩方法和双分支数据增广方案，用于改进半监督姿势估计的准确性和泛化能力，超过了现有的半监督姿势估计方法。

Apr, 2024

本文提出了 KeypointGAN 方法，通过从未标注的视频和基于弱领域先验知识的学习，仅使用单个图像就可以识别物体的姿态，利用一个新的物体的双重表示方法，并且这种方法可以在不使用标注图像的情况下获得最新的成果。

Jul, 2019

本研究提出了两种技术来改善局部标记数据集中的地标定位。第一种技术是顺序多任务，利用分类或回归任务的类标签引导未标记数据的局部标记定位。第二种是基于无监督学习的方法，通过模型预测图片上的等变地标来提高地标定位，本文在两个玩具数据集和四个实际数据集上进行实验，包括手和脸部， 并在只有 5％标记图像的条件下，跑过了之前在 AFLW 数据集上的最新 state-of-the-art 算法。

Sep, 2017

本文提出了三种半监督和弱监督学习方案，通过利用卷积神经网络对人体姿态进行估计，实现了对无人类注释的训练图像中候选姿态和真正正面姿态的选择和提高。方案基于姿态聚类和离群姿态检测，可以选择更多的真正姿态，并在大规模人体姿态数据集上得到了验证。

Jun, 2019

本文探讨机器人行动的基本局限性和现有的视觉表征学习方法存在的问题，并提出利用语义三维关键点作为视觉表征的方法，通过半监督训练，使其精度达到毫米级别，能够帮助定义强化学习的奖励函数并作为代理训练的有效表征。

Sep, 2020

本研究提出了一种名为 “FSKD” 的方法，它利用少量标注样本可以对未知物种进行基准点和新关键点的检测。该方法包含主要和辅助基准点表示学习、相似性学习、基准点本地化不确定性建模等步骤，并引入了多元高斯分布来利用邻近基准点之间的隐式相关性。方法在检测新的基准点、少样本细粒度视觉识别和语义对齐任务中都表现出了有效性，其中在细粒度视觉识别中检测到的关键点提高了分类的准确性。

Dec, 2021

该研究提出了基于深度卷积去卷积模型的鲁棒人体姿态估计方法，通过多尺度的上下文监督和全局回归的方式增强模型的姿态鲁棒性，并在 MPII 和 FLIC 数据集上展示了具有竞争力的性能。

Aug, 2018

本文提出利用无监督学习的方法发现物体的不同部位，通过神经网络构建特征并实现物体识别和部位检测。

Dec, 2020