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用于三维人体姿态回归的语义图卷积网络( Semantic Graph Convolutional Networks for 3D Human Pose Regression )
L Zhao X Peng Y Tian M Kapadia DN Metaxas Face Gesture and Body Pose 3D from Single Image Vision Applications and Systems
本文研究了回归图卷积网络的学习问题。目前的GCNs结构局限于卷积滤波器的小感受场和每个节点共享的变换矩阵。为了解决这些问题，我们提出了语义图卷积网络（SemGCN）。SemGCN学会捕捉局部和全局节点关系等语义信息，这些信息在图中没有显式表示。这些语义关系可以通过端到端的训练从地面真相中学习，而不需要额外的监督或手工制作的规则。我们进一步研究了将SemGCN应用于三维人体姿态回归。我们的公式是直观和充分的，因为二维和三维人体姿态都可以表示为编码人体骨骼中关节之间关系的结构化图。我们进行了全面的研究来验证我们的方法。实验结果表明,SemGCN的性能优于现有技术,同时使用的参数减少了90%。
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