【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
相關文章
- 1. Simple Baselines for Human Pose Estimation代碼閱讀
- 2. 【論文閱讀筆記】How Robust is 3D Human Pose Estimation to Occlusion?
- 3. 3D Human Pose Estimation = 2D Pose Estimation + Matching(2017)
- 4. Simple Baselines for Human Pose Estimation and Tracking 閱讀筆記
- 5. 《Ordinal Depth Supervision for 3D Human Pose Estimation》-CVPR2018 論文閱讀
- 6. 論文閱讀筆記(RF-pose)-Through-Wall Human Pose Estimation Using Radio Signals
- 7. Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation
- 8. Cascade Feature Aggregation for Human Pose Estimation
- 9. 論文閱讀: 3D Human Pose Estimation in the Wild by Adversarial Learning
- 10. Stacked Hourglass Network for Human Pose Estimation
- 更多相關文章...
- • RSS 閱讀器 - RSS 教程
- • PHP 實例 - AJAX RSS 閱讀器 - PHP教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • JDK13 GA發佈：5大特性解讀
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Simple Baselines for Human Pose Estimation代碼閱讀
- 2. 【論文閱讀筆記】How Robust is 3D Human Pose Estimation to Occlusion?
- 3. 3D Human Pose Estimation = 2D Pose Estimation + Matching(2017)
- 4. Simple Baselines for Human Pose Estimation and Tracking 閱讀筆記
- 5. 《Ordinal Depth Supervision for 3D Human Pose Estimation》-CVPR2018 論文閱讀
- 6. 論文閱讀筆記(RF-pose)-Through-Wall Human Pose Estimation Using Radio Signals
- 7. Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation
- 8. Cascade Feature Aggregation for Human Pose Estimation
- 9. 論文閱讀: 3D Human Pose Estimation in the Wild by Adversarial Learning
- 10. Stacked Hourglass Network for Human Pose Estimation