原文:HoloGAN: Unsupervised Learning of 3D Representations From Natural Images - 1 - 论文学习

https: github.com thunguyenphuoc HoloGAN. Abstract 我们提出了一种新的生成对抗网络 GAN ,用于从自然图像中的三维表征的无监督学习。大多数生成模型都依赖于 D内核来生成图像,并且很少对 D世界进行假设。因此,这些模型倾向于在需要强的 D理解的任务中创建模糊的图像或伪影,如novel view合成任务。相反,HoloGAN学习了世界的 D表征,并 ...

2020-09-17 18:11 0 1021 推荐指数:

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Learning Rich Features from RGB-D Images for Object Detection and Segmentation论文笔记

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Wed Nov 07 04:39:00 CST 2018 0 726
论文笔记】Learning to Estimate 3D Human Pose and Shape from a Single Color Image(CVPR 2018)

这篇论文没有给出代码,细节部分还是得看论文来推敲了,因此可能会有理解出问题的地方。 概述 做了什么:引入一个端到端的框架,从包含人体的单张RGB图像中预测出轮廓图和关节热力图,生成SMPL参数并重建出一个SMPL的3D人体网格 存在问题:卷积网络容易受到缺少训练数据、3D预测时分辨率低的影响 ...

Wed Dec 16 00:30:00 CST 2020 2 545
 
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