传统的人体姿态估计模型对于视角极为敏感,笔者的血泪经历也证明很难在不同视角的domain间做finetune。作者将元学习引入多视角的人体姿态估计任务中,通过将特征提取、跨视角融合权重、视角变换三者解耦,有效降低参数量以此大幅提升泛化性。方法的场景设定是具有一个rich的source domain和一个few labeled的target domain。三...