ECCV 2024 | 利用更易广泛获取的人体掩膜，实现SOTA无监督3D姿态估计

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©PaperWeekly 原创 · 作者 |  杨雨辰 单位 |  复旦大学、上海人工智能实验室 简介 精确的人体 3D 姿态估计是众多领域的基础，如机器人、运动表现分析等，而获取大量的自然条件下的 3D 姿态标注极其困难。具体而言，3D 姿态真值获取通常需要搭建动作捕捉环境。该方式仍然需要耗费大量人力物力，且数据受限于动作类型和人体外貌多样性，因而使得以 3D 真值为基础的全监督姿态估计算法难以泛化到更多室外场景。 上海人工智能实验室 的研究团队着眼于无监督的姿态估计，旨在发挥该类算法能够利用大量室外未标注的数据的特性，增强模型性能。考虑到无监督的分割算法 [1] 在室外场景的优秀表现，研究团队探索了利用更易广泛获取的人体掩膜作为监督信号，完成端到端的无监督 3D 姿态估计的算法，近期为  ECCV 2024   接收。 论文标题： Mask as Su ………………………………