Feature Mapping for Learning Fast and Accurate 3D Pose Inference from Synthetic Images总结

摘要

使用合成图像来训练深度网络的能力是非常有价值的，因为很容易用这种图像创建一个几乎无限的训练集，而捕捉和标注真实图像可能非常麻烦。然而，合成图像与真实图像并不完全相似，将其用于训练会导致性能不佳。

在本文中，首先计算真实图像的特征，将其映射到合成图像的特征空间，然后将生成的特征作为另一个网络的输入，例如预测三维手势的网络。由于使用合成图像可以非常有效地训练该网络，因此它在实践中表现得非常好。在NYU数据集用于从深度地图进行三维手姿态估计，取得目前最好的效果。

关键

网络结构

训练
使用合成图片训练网络 $f + h$
使用姿势相同的真实-合成图片对训练映射网络 $g$ ，与真实图片相同姿势的合成图片经 $f$ 的到的特征与真实图片经 $f+g$ 得到的特征作Loss

使用真实图片训练完整网络 $f+g+h$
损失函数

其中

$\cal L_{hS}$ 为用合成图片训练的 $f+h$ 预测的3D坐标误差
$\cal L_{hR}$ 为用真实图片训练的完整网络 $f+g+h$ 预测的3D坐标误差
$\cal L_{g}$ 为真实图片相同姿势的合成图片经 $f$ 的到的特征与真实图片经 $f+g$ 得到的特征作Loss

映射网络g的作用

手势预测

预测网络 $h$ 结构类似参考DeepPrior++

结果

Geforce TITAN X - 110fps

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