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#272
summarized by : Ryuichi Nakahara
どんな論文か？
３Dアノテーションを必要としない3次元点群における弱教師付き３D人物姿勢推定という新しいタスクを提案し、モデルを開発。
新規性
人物姿勢のラベルデータセットは2Dは豊富にあるが３Dは少ないため、2Dデータセットの知識を3Dに応用することを考える。
RGB-Dセンサーで2DのRGBと深度画像を同時に取得し、深度画像の投影ゆがみを修正し3次元点群に変換することで2Dと3Dがリンクされた人物姿勢データを取得
ラベル付けされていない3次元点群データに２Dデータセットにおける関節キーポイントを対応させるモデル（C3P）
結果
二つのデータセット（CMU Panoptic 、ITOP）で既存の教師あり手法よりも良い成績
その他（なぜ通ったか？等）
GitHubソースコードあり
https://github.com/wucunlin/C3P
モデル名がスターウォーズに出てくるロボットの名前
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