VALSE 论文速览 第04期:用于3D人体姿态估计的可微的数据增强框架

2021 年 7 月 31 日 VALSE

为了使得视觉与学习领域相关从业者快速及时地了解领域的最新发展动态和前沿技术进展,VALSE最新推出了《论文速览》栏目,将在每周二和周五各发布一篇顶会顶刊论文的录制视频,对单个前沿工作进行细致讲解。本期VALSE论文速览选取了来自新加坡国立大学人体姿态估计模型泛化性方面的工作。该工作由冯佳时助理教授指导,Jianfeng ZhangKehong Gong同学录制。


论文题目:用于3D人体姿态估计的可微的数据增强框架

作者列表:Kehong Gong (NUS), Jianfeng Zhang (NUS), Jiashi Feng (NUS)

B站观看网址:

https://www.bilibili.com/video/BV1sv411J738/


复制链接到浏览器打开或点击阅读原文即可跳转至观看页面。


论文摘要:

现有的3D人体姿态估计模型对新数据集的泛化性能较差,主要是由于训练数据中2D-3D姿态数据的多样性有限。为了解决这个问题,我们提出了PoseAug,通过学习调整2D-3D姿态的各种几何因素(例如,姿势、身体大小、视角和位置),结合判别器以及人体姿态估计模型的指导和反馈信号,来生成合理且多样的增强数据,从而提高模型的泛化性能。实验证明了我们方法的有效性。


论文信息:

[1] Kehong Gong, Jianfeng Zhang, Jiashi Feng, “PoseAug: A Differentiable Pose Augmentation Framework for 3D Human Pose Estimation,” in Proceeding of IEEE Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2021), virtual, June 2021. 


论文链接:

[https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Gong_PoseAug_A_Differentiable_Pose_Augmentation_Framework_for_3D_Human_Pose_CVPR_2021_paper.pdf]


视频讲者简介:

Kehong Gong和Jianfeng Zhang目前就读于新加坡国立大学,主要从事3D人体姿态估计的研究。



看到这了,确定不关注下吗?关注下再走吧~


特别鸣谢本次论文速览主要组织者:

月度轮值AC:王栋 (大连理工大学)、王鹤 (北京大学)

季度责任AC:王兴刚 (华中科技大学)


活动参与方式

1、VALSE每周举行的Webinar活动依托B站直播平台进行,直播地址:https://live.bilibili.com/22300737;VALSE的近期历史视频可在这里观看:https://space.bilibili.com/562085182/ 


2、VALSE Webinar活动通常每周三晚上20:00进行,但偶尔会因为讲者时区问题略有调整,为方便您参加活动,请关注VALSE微信公众号:valse_wechat 或加入VALSE QQ Q群,群号:698303207);


*注:申请加入VALSE QQ群时需验证姓名、单位和身份缺一不可。入群后,请实名,姓名身份单位。身份:学校及科研单位人员T;企业研发I;博士D;硕士M。


3. VALSE微信公众号一般会在每周四发布下一周Webinar报告的通知。


4、您也可以通过访问VALSE主页:http://valser.org/ 直接查看Webinar活动信息。Webinar报告的PPT(经讲者允许后),会在VALSE官网每期报告通知的最下方更新。

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