一种基于动作识别思想的 VideoPose3D 训练方法
计算机视觉与模式识别
2022-06-15 v1
摘要
视频中的动作识别与姿态估计对于理解人体运动密切相关，但更多文献关注如何单独从动作识别解决姿态估计任务。本研究展示了一种基于动作识别的、更快且更灵活的 VideoPose3D 训练方法。该模型输入与待估计类型相同的动作类型，且不同类型动作可分别训练。已有证据表明，对于常见姿态估计任务，该模型仅需相对少量的数据即可取得与原研究相似的结果；而对于面向动作的任务，在受限感受野大小与训练轮数下，其在 MPJPE 的速度误差上比原研究高出 4.5%。该模型可同时处理面向动作与常见姿态估计问题。
引用
@article{arxiv.2206.06430,
title = {A Training Method For VideoPose3D With Ideology of Action Recognition},
author = {Hao Bai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.06430},
year = {2022}
}
备注
Published by IEEE, on conference CONF-SPML