原文:【论文笔记+复现踩坑】End-to-end Recovery of Human Shape and Pose(CVPR 2018)

PS. 这里做的论文笔记主要是为自己方便回顾。 概述 做了什么:引入一个端到端的Human Mesh Recovery框架,从包含人体的RGB位图中重建出一个SMPL的 D网格,并尝试重新投影回图片上 目的:最小化关键点的重投影损失,使得我们可以使用只带 D准确标注的户外场景图像就能进行训练 难点: 缺乏自然场景下的大规模ground truth的 D数据集 单视角下 D到 D映射所固有的模糊性 ...

2020-11-27 18:23 0 946 推荐指数:

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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
2017-ICLR End-To-End Optimized Image Compression论文笔记

摘要 我们描述了一种图像压缩方法,包括非线性分析变换,均匀量化器和非线性合成变换。变换是在卷积线性滤波器和非线性激活函数的三个连续阶段中构建的。与大多数卷积神经网络不同,选择联合非线性来实现局部增益 ...

Tue Dec 25 06:17:00 CST 2018 0 1084
论文笔记】如何理解深度学习中的End to End

End to end:指的是输入原始数据,输出的是最后结果,应用在特征学习融入算法,无需单独处理。 end-to-end(端对端)的方法,一端输入我的原始数据,一端输出我想得到的结果。只关心输入和输出,中间的步骤全部都不管。   端到端指的是输入是原始数据,输出是最后的结果,原来 ...

Tue Nov 07 19:11:00 CST 2017 0 6810
 
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