本文共 848 字，大约阅读时间需要 2 分钟。

几何驱动的自监督人体3D姿态估计方法

李杨

近年来，基于深度学习的单目人体3D姿态估计吸引了越来越多研究人员的关注。传统的深度神经网络训练依赖于大量标注数据，而人体3D关节点的标注工作却需要高昂成本。针对这一痛点，本文提出了一种全新的自监督人体3D姿态估计方法，完全依托相机几何先验知识，无需额外标注。

我们的方法基于两阶段框架：首先进行2D人体姿态估计，然后通过2D到3D姿态提升完成最终目标。为实现自监督训练目标，我们设计了变换重投影损失机制，充分利用多视角一致性信息构建损失函数。同时，结合2D关节点的置信度，有效降低了遮挡带来的噪声影响。为了保障3D姿态估计的尺度信息，我们设计了一个双分支网络结构，能够在训练过程中自动保留关键尺度特征。

在Human3.6M和MPI-INF-3DHP两个主流数据集上，我们验证了该方法的优越性。实验结果表明，与现有的弱/自监督方法相比，本文提出的方法在多个关键指标上都达到了更优的性能。

算法框架

该方法的核心创新点在于通过几何先验知识构建自监督学习框架，避免了传统方法对大量标注数据的依赖。这种自监督学习不仅降低了数据标注成本，还显著提高了模型的泛化能力和鲁棒性。

通过多视角一致性信息的引入，我们的模型能够更好地处理复杂的场景，包括部分遮挡的情况。这种鲁棒性在实际应用中尤为重要。

在实际应用中，我们的模型在多个关键指标上均表现优异，包括精度、速度和鲁棒性等方面。实验结果表明，我们的方法在复杂场景下的稳定性和准确性远超现有方法。

总结

本文提出了一种全新的几何驱动的自监督人体3D姿态估计方法，有效解决了传统方法对标注数据依赖性的问题。通过创新的损失函数设计和网络架构优化，我们的方法在多个关键指标上均优于现有方法。

该方法的优势体现在以下几个方面：

如果需要进一步了解或下载完整论文，建议访问我们的GitHub仓库或相关发布渠道。

转载地址：http://jvgfk.baihongyu.com/