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标题: 亨特:通过将合成实例中的知识转移到真实场景中,实现无监督的以人为中心的3D检测
摘要: 以人类为中心的3D场景理解最近受到了越来越多的关注,这是由于它对机器人的关键影响。 然而,以人为中心的现实生活场景极其多样化和复杂,人类有复杂的动作和交互。 由于标记数据有限,受监督的方法很难推广到一般场景,这阻碍了实际应用。 为了模拟人类智能,我们提出了一种无监督的以人为中心的场景三维检测方法,将合成人体实例中的知识转移到真实场景中。 为了弥补合成模型和真实点云的不同数据表示和特征分布之间的差距,我们引入了新的模块,用于有效的实例到场景表示传输和合成到真实特征对齐。 值得注意的是,与当前最先进的技术相比,我们的方法表现出优异的性能,在HuCenLife数据集上实现了87.8%的mAP改进,并接近完全监督方法的性能(62.15 mAP对69.02 mAP)。