MetaPose: 다중 시점에서 3D 감독 없이 빠른 3D 포즈 추출

딥러닝 시대에, 알려지지 않은 칼리브레이션을 가진 여러 카메라에서의 인간 자세 추정은 지금까지 거의 주목을 받지 못했습니다. 본 연구에서는 이 작업을 높은 정밀도와 최소한의 지연 시간 오버헤드로 수행할 수 있는 신경망 모델을 훈련시키는 방법을 소개합니다. 제안된 모델은 다중 뷰에서 발생하는 가림 현상으로 인한 관절 위치 불확실성을 고려하며, 훈련에 2D 키포인트 데이터만 필요합니다. 우리의 방법은 잘 알려진 Human3.6M 데이터셋과 더 어려운 실내외 스키 자세 PTZ 데이터셋에서 고전적인 번들 조정과 약간 감독된 단일 시점 3D 기준모델보다 우수한 성능을 보입니다.