【文章推薦】Paper Reading: Learning to Estimate 3D Hand Pose from Single RGB Images(ICCV 2017)

原文：Paper Reading: Learning to Estimate 3D Hand Pose from Single RGB Images(ICCV 2017)

論文鏈接 Github源碼 and 數據實驗效果網絡結構論文摘要之前大部分的論文都是基於深度圖像的，這篇論文提出了一個從RGB圖像中估計三維節點的方法，並提出了一個大規模的 D手部姿態的RGB數據集。論文框架論文一共用了三個網絡結構進行手部節點的位置預測，首先用一個網絡提取手部區域，並重新resize手部區域的大小，然后用一個網絡定位 D手部關節點的位置，在根據 D的節點位置和先驗知識 ...

2017-11-03 22:38 0 2779 推薦指數：

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【論文筆記】Learning to Estimate 3D Human Pose and Shape from a Single Color Image(CVPR 2018)

這篇論文沒有給出代碼，細節部分還是得看論文來推敲了，因此可能會有理解出問題的地方。概述做了什么：引入一個端到端的框架，從包含人體的單張RGB圖像中預測出輪廓圖和關節熱力圖，生成SMPL參數並重建出一個SMPL的3D人體網格存在問題：卷積網絡容易受到缺少訓練數據、3D預測時分辨率低的影響 ...

Learning Rich Features from RGB-D Images for Object Detection and Segmentation論文筆記

相關工作：將R-CNN推廣到RGB-D圖像，引入一種新的編碼方式來捕獲圖像中像素的地心姿態，並且這種新的編碼方式比單純使用深度通道有了明顯的改進。我們建議在每個像素上用三個通道編碼深度圖像：水平視差、離地高度、像素局部表面法向量和重力方向的夾角（HHA，horizontal ...

HoloGAN: Unsupervised Learning of 3D Representations From Natural Images - 1 - 論文學習

的三維表征的無監督學習。大多數生成模型都依賴於2D內核來生成圖像，並且很少對3D世界進行假設。因此，這些模 ...

論文筆記 Large Pose 3D Face Reconstruction from a Single Image via Direct Volumetric CNN Regression

Large Pose 3D Face Reconstruction from a Single Image via Direct Volumetric CNN Regression 　　該文獻采用一個新型的VRN網絡對任意的面部姿勢和表情的2D圖片進行3D面部重建，並繞過3D可變模型的構造 ...

Noise2Void - Learning Denoising from Single Noisy Images

1. 摘要 Noise2Noise (N2N) 可以利用一對獨立的噪聲圖片來訓練去噪模型，在這里，作者更進一步提出了一個策略 Noise2Void (N2V) ，只利用噪聲圖像即可。 ...

【ICCV 2021】論文閱讀：3D Human Pose Estimation with Spatial and Temporal Transformers

ICCV2021 的一篇文章，一開始的感覺是在之前CVPR 2019上的VideoPose3D基礎上做的一些工作，主要是把最近兩年很火的vision Transformer用到了上面。論文地址：https://arxiv.org/pdf/2103.10455.pdf Github ...

paper 154：姿態估計（Hand Pose Estimation）相關總結

Awesome Works ！！！！ Table of Contents Conference Papers 2017 ICCV 2017 CVPR 2017 Others 2016 ECCV 2016 CVPR 2016 ...

SMAP: Single-Shot Multi-Person Absolute 3D Pose Estimation

目錄 SMAP: Single-Shot Multi-Person Absolute 3D Pose Estimation 一. 論文簡介二. 模塊詳解 2.1 整體結構介紹 SMAP ...

原文：Paper Reading: Learning to Estimate 3D Hand Pose from Single RGB Images(ICCV 2017)

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