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Learning Temporal Pose Estimation from Sparsely-Labeled Videos Abstract 비디오에서 다인칭 포즈 추정을 위한 현대적인 접근 방식은 많은 양의 고밀도 주석을 필요로 합니다. 그러나 비디오의 모든 프레임에 라벨을 부착하는 것은 비용이 많이 들고 노동력이 많이 듭니다. 고밀도 주석의 필요성을 줄이기 위해, 고밀도 시간적 포즈 전파 및 추정을 수행하는 방법을 배우기 위해 sparsely labeled train 비디오(매 k 프레임)를 활용하는 PoseWarper 네트워크를 제안합니다. 비디오 프레임 쌍(프레임 A와 라벨이 부착되지 않은 프레임 B)이 주어진 경우, A와 B 사이의 포즈 뒤틀림을 암묵적으로 학습하기 위해 프레임 B의 기능을 사용하여 프레임 A에서 인간의 자세를 예측하도록 모델을 훈련합니다. 훈련된 PoseWarper를 여러 애플리케이션에 활용할 수 있.. 2021. 9. 2.

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