目录 End to end recovery of human shape and pose 一. 论文简介 二. 模块详解 2.1 Mesh supervised weakly 2.2 Iteration ...
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:
目录 End to end recovery of human shape and pose 一. 论文简介 二. 模块详解 2.1 Mesh supervised weakly 2.2 Iteration ...
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 ...
论文源址:https://arxiv.org/abs/1605.09410 tensorflow 代码:https://github.com/renmengye/rec-attend-public 摘要 卷积网络在像语义分割等结构预测任务中效果较好,但对于场景中不同实例 ...
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 ...
Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation key words:人体姿态估计 Human Pose Estimation 给定单张RGB图像,输出人体某些关键点的精确像素位置.堆叠式沙漏网络 Stacked Hourglass ...
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 ...
论文地址:2018_说话人验证的广义端到端损失 论文代码:https://google.github.io/speaker-id/publications/GE2E/ 地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/11799985.html 作者:凌逆战 ...
论文阅读:End-to-End Object Detection with Transformers(DETR) 目录 论文阅读:End-to-End Object Detection with Transformers(DETR) 简介 模型整体 ...