【閱讀筆記】Geometry-Driven Self-Supervised Method for 3D Human Pose Estimation， AAAI 2020
摘要：傳統的弱監督/自監督方法需要非成對三維信息，而本文的自監督方法僅以來人體的幾何結構信息，不需要手工標註數據。 代碼地址： 一、介紹：基於NN的直接回歸方法非常容易產生過擬合。由於深度歧義性問題，重投影損失無法產生精確的姿態，即在另一個視角下該3D pose是錯誤的。多視角2D pose輸入會積累噪聲，得到的3D pose也不準確。 貢獻點： 提出一個自監督框架。 設計了一個轉換重投影損失
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