ميتا بوز: استخراج الوضع ثلاثي الأبعاد بسرعة من عدة زوايا بدون إشراف ثلاثي الأبعاد

في عصر التعلم العميق، لم يحظَ تقدير وضع الجسم البشري من كاميرات متعددة ذات ت head> head> head> head> head> head> head> head> head> head> head> head> head>head_calibration غير معروفة باهتمام كبير حتى الآن. نوضح كيفية تدريب نموذج عصبي على أداء هذه المهمة بدقة عالية وتكاليف زمنية إضافية قليلة. النموذج المقترح يأخذ بعين الاعتبار عدم اليقين في مواقع المفاصل بسبب الإخفاء من وجهات النظر المتعددة، ويحتاج فقط إلى بيانات نقاط مفتاح ثنائية الأبعاد للتدريب. طريقة عملنا تتفوق على كل من التوافقي التقليدي والأسس الثلاثية الأبعاد الأحادية الجانب التي يتم إشرافها بشكل ضعيف في مجموعة البيانات Human3.6M المعترف بها جيدًا، وكذلك في مجموعة البيانات Ski-Pose PTZ الأكثر تحديًا.请注意，"head_calibration" 应该是 "calibration" 的误写。在阿拉伯语中，正确的翻译为 "-Calibration" 或 "الت kalibraashn"（音译）。如果确实需要保留 "head_calibration"，则可以在括号中标注原文：في عصر التعلم العميق، لم يحظَ تقدير وضع الجسم البشري من كاميرات متعددة ذات تكاليف رأسية غير معروفة (head_calibration) باهتمام كبير حتى الآن.但根据上下文，这里应该是“校准”(calibration)的意思。因此，建议使用以下版本：في عصر التعلم العميق، لم يحظَ تقدير وضع الجسم البشري من كاميرات متعددة ذات تكاليف غير معروفة (calibration) باهتمام كبير حتى الآن. نوضح كيفية تدريب نموذج عصبي على أداء هذه المهمة بدقة عالية وتكاليف زمنية إضافية قليلة. النموذج المقترح يأخذ بعين الاعتبار عدم اليقين في مواقع المفاصل بسبب الإخفاء من وجهات النظر المتعددة، ويحتاج فقط إلى بيانات نقاط مفتاح ثنائية الأبعاد للتدريب. طريقة عملنا تتفوق على كل من التوافقي التقليدي والأسس الثلاثية الأبعاد الأحادية الجانب التي يتم إشرافها بشكل ضعيف في مجموعة البيانات Human3.6M المعترف بها جيدًا، وكذلك في مجموعة البيانات Ski-Pose PTZ الأكثر تحديًا.希望这能帮助到您！如果有任何进一步的问题或需要调整的地方，请随时告诉我。