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基于师生学习的轻量级三维人体姿态估计网络训练( Lightweight 3D Human Pose Estimation Network Training Using Teacher-Student Learning )
DH Hwang S Kim N Monet H Koike S Bae
我们提出了一个轻量级的深度神经网络MoVNect，该网络使用单个RGB摄像机捕捉三维人体姿态。为了提高模型的整体性能，我们将基于知识提取的师生学习方法应用到三维人体姿态估计中。实时的后处理使得CNN输出得到时间稳定的三维骨架信息，可以直接用于应用。我们实现了一个在移动端实时运行的3D虚拟人应用，证明了我们的网络实现了高精度和快速的推理时间。在Human3.6m数据集和移动设备上，大量的评估显示了我们的基于所提训练方法的轻量级模型相对于以往的三维姿态估计方法的优势。
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