基于深度学习的动作捕捉入门：原理、陷阱与展望
计算机视觉与模式识别
2020-11-13 v2 机器学习
神经元与认知
定量方法
摘要
从视频中非侵入式提取行为测量受制于其本身是一个困难的计算问题。深度学习的最新进展极大地推动了直接从视频预测姿态，并迅速广泛影响了神经科学和生物学的诸多领域。在本入门综述中，我们回顾这一新兴的基于深度学习的动作捕捉领域。特别地，我们将讨论这些新颖算法的原理，强调其对实验工作者的潜力与陷阱，并展望未来的发展。
引用
@article{arxiv.2009.00564,
title = {A Primer on Motion Capture with Deep Learning: Principles, Pitfalls and Perspectives},
author = {Alexander Mathis and Steffen Schneider and Jessy Lauer and Mackenzie W. Mathis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.00564},
year = {2020}
}
备注
Review, 21 pages, 8 figures and 5 boxes