CVPR 2020 | MetaFuse：用于人体姿态估计的预训练信息融合模型

点击上方“CVer”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文转载自：北京大学前沿计算研究中心关键词：多视角信息融合 元学习 人体姿态估计导读本文是计算机视觉领域顶级会议CVPR 2020入选论文《MetaFuse: A Pre-trained Fusion Model for Human Pose Estimation》的解读。论文地址：https://arxiv.org/abs/2003.13239（点击“阅读原文”跳转）01引言从多视角图像中估计出人体关键点的 3D 坐标，是计算机视觉中一个重要的任务。许多工作的流程为：首先从每个相机视角估计出 2D 坐标，然后使用三角化（Triangulation）等方法，计算出对应的 3D 坐标。这类方法的最终结果质量，通常取决于 2D 坐标的精确度。但是，如果存在遮挡等问题，预测的 2D 坐标会存在较大的误差。在预测 2D 坐标 ………………………………