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【ICIP 2022】无约束头部姿势估计的 6D 旋转表征
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YouTube 在本文中,我们提出了一种无约束的端到端头部姿态估计方法。 我们通过为我们的ground truth数据引入旋转矩阵形式来解决模糊旋转标签的问题,并提出一个连续的 6D 旋转矩阵表示,以实现高效和稳健的直接回归。 这样,我们的方法可以学习完整的旋转外观,这与以前将姿势预测限制在窄角以获得令人满意的结果的方法相反。 此外,我们提出了一种基于测地距离的损失来惩罚我们的网络在流形几何方面。 在公共 AFLW2000 和 BIWI 数据集上的实验表明,我们提出的方法显着优于其他最先进的方法高达 20%。
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