المعلم الثابت والطالب المكافئ للتقدير غير المنظور لموضع الإنسان ثلاثي الأبعاد

نقترح طريقة جديدة تعتمد على إطار التعلم بين المعلم والطالب لتقدير وضعية الجسم البشري ثلاثية الأبعاد دون الحاجة إلى أي تسميات ثلاثية الأبعاد أو معلومات جانبية. لحل مشكلة التعلم غير المنظور، يستخدم الشبكة العصبية للمعلم نمذجة قائمة على قاموس الوضعيات للتنظيم بهدف تقدير وضعية جسدية معقولة ثلاثية الأبعاد. للتعامل مع الغموض في تحليل المعلم، نقترح هندسة متسقة الدورة التي تعزز خاصية الثبات أمام الدورانات الثلاثية الأبعاد لتدريب شبكة المعلم. لتحسين دقة التقدير بشكل أكبر، تستفيد شبكة الطالب من شبكة انتقال الرسوم البيانية الجديدة لتحقيق المرونة في تقدير الإحداثيات الثلاثية الأبعاد مباشرة. يتم اعتماد هندسة متسقة الدورة أخرى تعزز خاصية التكافؤ أمام الدورانات الثلاثية الأبعاد لاستغلال التناسق الهندسي، بالإضافة إلى الاستفادة من تقطير المعرفة من شبكة المعلم لتحسين أداء تقدير الوضعية. أجرينا تجارب واسعة النطاق على قاعدة بيانات Human3.6M و MPI-INF-3DHP. تقلل طرقتنا خطأ التنبؤ بالعظام الثلاثية الأبعاد بنسبة 11.4٪ مقارنة بأحدث الطرق غير المنظورة، كما أنها تتفوق على العديد من الطرق شبه المنظورة التي تستفيد من المعلومات الجانبية في Human3.6M. سيتم توفير الكود في https://github.com/sjtuxcx/ITES.注释：- "teacher-student learning framework" 翻译为 "إطار التعلم بين المعلم والطالب"- "pose-dictionary-based modeling" 翻译为 "نمذجة قائمة على قاموس الوضعيات"- "cycle-consistent architecture" 翻译为 "هندسة متسقة الدورة"- "3D rotation-invariant property" 翻译为 "خاصة الثبات أمام الدورانات الثلاثية الأبعاد"- "graph convolution network" 翻译为 "شبكة انتقال الرسوم البيانية"- "3D rotation-equivariant property" 翻译为 "خاصة التكافؤ أمام الدورانات الثلاثية الأبعاد"- 机构名称如 "Human3.6M" 和 "MPI-INF-3DHP" 保留原样- 人名和网址也保留原样