Schwach-überwachte 3D-Pose-Schätzung des Menschen

Schwach überwachte 3D-Pose-Schätzung von Menschen ist eine wichtige Unterdisziplin im Bereich der Computer Vision. Sie zielt darauf ab, die Genauigkeit und Robustheit der 3D-Pose-Schätzung durch die Optimierung von Algorithmen und das Nutzen multimodaler Lernmethoden mit begrenzten 3D-annotierten Daten zu verbessern. Diese Aufgabe reduziert nicht nur den Bedarf an umfangreichen beschrifteten Daten, sondern erhöht auch effektiv die Generalisierungsfähigkeit des Modells in komplexen Umgebungen. Sie bietet weitreichende Anwendungsmöglichkeiten, wie zum Beispiel in der Virtual Reality, Bewegungsanalyse und Mensch-Computer-Interaktion.