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通过单目RGB摄像头自动估计人体三维姿态是一个重要的、具有挑战性且仍未被解决问题,主流算法大多基于监督学习的深度学习方法,但是这种方法的效果受训练数据质量的影响很大,而标定好的三维人体姿态数据集相对稀缺,阻碍了这一问题的进一步的研究。在现有标记数据有限的情况下,利用人体姿态信息在二维空间和三维空间上存在的内在关系,提出了一种基于自监督学习和监督学习相结合的半监督学习训练方式的三维人体姿态估计方法,并在Human3.6M数据集上用占数据总量不到40%的带标记数据的半监督训练模型,达到了接近90%的监督