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J-GLOBAL ID：201802215309519302   整理番号：18A0137110

野生に向けて3D人間姿勢推定:弱教師つきアプローチ【Powered by NICT】

Towards 3D Human Pose Estimation in the Wild: A Weakly-Supervised Approach

著者 (5件)： Zhou Xingyi ,  Huang Qixing ,  Sun Xiao ,  Xue Xiangyang ,  Wei Yichen
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCV  ページ： 398-407  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,著者らは野生の3D人間姿勢推定の問題を考える。このタスクは,既存のデータセットは,2D姿勢と野生画像または3D pose.を用いた実験室画像中のいずれかであるとして,訓練データの欠如のために困難な課題である,2段階カスケード構造を提案した統一深い神経回路網における混合2Dおよび3Dラベルを用いた弱教師つき移行学習法を提案した。筆者らのネットワークは,3D深さ回帰サブネットワークを用いた最先端技術の2D姿勢推定サブネットワークを増大させる。二サブネットワークを訓練連続と別々にという以前の二段階アプローチとは異なり,著者らの訓練がエンドツーエンドおよび完全利用2D姿勢と深さ推定サブタスクの間の相関。深い特徴を共有表現を通して得られた。そうすることで,制御された実験室環境における3D姿勢ラベルは野生画像に変換した。添加では,3D姿勢予測,グランドトルース深さラベルの非存在下で有効なを正則化するため3D幾何学的制約を導入した。著者らの方法は,2Dおよび3Dベンチマーク上で比肩可能な結果を達成した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *三次元 ,  エンドツーエンド方式 ,  二次元 ,  ネットワーク ,  画像 ,  ベンチマーク ,  神経回路網 ,  学習 ,  予測 ,  正則化
準シソーラス用語： グランドトゥルース ,  最先端技術 ,  サブネットワーク ,  訓練データ ,  *姿勢推定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 3D ,  人間 ,  姿勢推定 ,  教師