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申请/专利权人：辉达公司
摘要：本发明公开了使用未经标记的多视图数据训练的模型进行3D人体姿势估计。对于许多实际的图形应用而言，从单个2D图像中学习以估计3D人体姿势以及任何类型的对象的姿势都是非常重要的，并且通常依赖于已使用带有注释标签样本数据训练的神经网络，每个注释标签样本具有已知3D姿势的2D样本图像。然而，要求该标记的训练数据具有各种缺点，例如包括传统上使用的训练数据集缺乏多样性，因此限制了神经网络能够估计3D姿势的程度。扩展这些训练数据集也很困难，因为它需要手动为2D图像提供注释，这既费时又容易出错。本公开通过提供一种模型来克服现有技术的这些和其他局限性，该模型从未标记的多视图数据中训练出来以用于3D姿势估计。
主权项：1.一种使用未标记的图像训练三维3D姿势估计模型的方法，包括：接收特定对象的多个未标记的图像作为输入，所述特定对象的多个未标记的图像中的每一个是从不同的视角捕获的；以及使用所述多个未标记的图像并且没有使用所述特定对象的标记的图像来训练模型，以供对于给定的2维2D图像估计三维3D姿势的过程使用。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 辉达公司 使用未经标记的多视图数据训练的模型进行3D人体姿势估计
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