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저자정보
조용채 (한양대학교) 한정훈 (한양대학교) 이호경 (한양대학교) 문영식 (한양대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2019년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2019.11
수록면
431 - 435 (5page)

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3D pose estimation is a study of estimating human 3D joints from a single image, and it is widely used in industrial fields and applications. The performance of 3D pose estimation has dramatically improved with the deep learning. However, the lack of 3D data has always been a constant problem. To solve this issue, we propose multi-stage learning method that uses both 2D and 3D datasets. We achieved 92.0% accuracy with Human3.6M dataset and obtained natural 3D pose results on outdoor images.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 방법
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
참고문헌

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