一种基于几何驱动的自监督人体3D姿态估计网络训练方法

摘要

本发明涉及一种基于几何驱动的自监督人体3D姿态估计网络训练方法，属于人工智能计算机视觉领域，能够有效解决当前基于深度学习的人体3D姿态网络训练需要大量的人体3D关节点标注数据的技术问题。本发明方法，不依赖人体3D关节点标注数据，完全依靠几何先验知识，可以避免繁琐的人体3D关节点的标注过程，所提出的变换重投影损失可以探索多视角一致性以训练人体3D姿态估计网络，可以在训练过程中获得更加准确的人体3D姿态预测结果，所提出的根节点位置估计网络在3D姿态估计网络训练过程中保留重投影的2D姿态的尺度信息，可以在训练过程中获得更加准确的人体3D姿态预测结果，所提出的网络预训练方法可以帮助网络训练有效地收敛。