近日,计算机视觉三大顶级会议之一CVPR(IEEE国际计算机视觉与模式识别会议)正式公布了2023年论文接收结果。贝壳图像团队的最新研究成果《Semi-Supervised 2D Human Pose Estimation Driven by Position Inconsistency Pseudo Label Correction Module》(《基于位置不一致性伪标签修正模块的半监督2D人体姿态估计》)成功入围。
据了解,CVPR自1983年起每年举办一次,影响力不断攀升,已成为人工智能及计算机视觉领域顶级会议。2021谷歌学术期刊与会议影响力榜单显示,CVPR在综合榜单中排名第四,超过了《柳叶刀》仅次于《Science》。
本次,贝壳图像团队研究成果成功入选CVPR2023,不仅意味着贝壳在图像理解领域的研究成果已获得了国际上的高度认可,更标志着贝壳图像算法能力在具体业务场景的技术应用层面达到国际领先水平。
人体姿态估计是计算机视觉领域的热门方向,在动漫、游戏、安防、虚拟现实等领域具有广泛的应用场景。但与此同时,人体姿态估计面临着标注成本高、有标签数据数量相对有限、大量无标签数据未能得到充分利用等问题。
贝壳图像团队提出“更适合实际场景的半监督人体姿态估计框架”和“更有效的伪标签利用方法”两大创新点,提升2D人体姿态估计模型性能。
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