机器之心获悉，来自中山大学和商汤科技的一支研究团队于近日发表新成果，提出通过自我监督学习改进计算机辨别3D人体姿势的方法。该团队表示，大多数现有方法集中于设计一些精细的先验/约束，以基于相应的2D人体姿势感知特征或2D姿势预测直接回归3D人体姿势。然而，由于用于训练的3D姿势数据不足以及2D空间和3D空间之间的域间隙，这些方法对于所有实际场景具有有限的可伸缩性。为了解决这个问题，该团队提出了一种简单而有效的自我监督校正机制，从丰富的图像中学习人体姿势的所有内在结构。