SyRIP

SyRIP 是一个混合合成和真实婴儿姿势 (SyRIP) 数据集，具有小而多样的真实婴儿图像以及生成的合成婴儿姿势和 (2) 一种多阶段不变表示学习策略，可以从成人的相邻领域转移知识姿势和合成婴儿图像到我们微调的域适应婴儿姿势中

SyRIP is a hybrid synthetic and real infant pose dataset. It features small yet diverse real infant images, generated synthetic infant poses, and (2) a multi-stage invariant representation learning strategy that enables knowledge transfer from adjacent domains of adult poses and adapts synthetic infant images to our fine-tuned domain-adaptive infant pose tasks.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

SyRIP是一个混合合成和真实婴儿姿势的数据集，旨在通过多阶段学习策略解决婴儿姿势估计中的小数据问题。该数据集由密歇根州立大学和Tohoku University于2020年发布，包含多样化的真实婴儿图像和生成的合成婴儿姿势。