论姿势估计的预训练

论文：Pretraining boosts out-of-domain robustness for pose estimation

 

结论：

1. 预训练的优点，更短的训练时间，更少的训练数据，对域外数据更加鲁棒，使用预训练模型相比随机初始化模型可以获得更好的域外数据的准确性。
2. 在ImageNet上有更好表现的模型，具有更好的泛化性，尤其是对于域外数据。例如Resnet比MobileNet具有更好的域外数据的泛化性。
3. 贡献了horse-10数据集，该数据集使用8114个标注的30头马的视频制作。使用10个马做训练，20头马做域外的准确性测试。