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 ...
Large Pose D 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 D圖片進行 D面部重建,並繞過 D可變模型的構造 在訓練期間 和擬合 在測試期間 。 volumetric representation 文獻中是通過CNN回歸來預 ...
2018-11-15 17:07 0 671 推薦指數:
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 ...
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目錄 摘要 一、引言 A.基於視圖的方法 B.基於體素的方法 C.基於幾何的方法 二、材料 三、方法 A.問題陳述 B.圖生成 C.圖特征提取 D.變換不變函數 ...
3D物體檢測論文筆記 原文:Mousavian A, Anguelov D, Flynn J, et al. 3d bounding box estimation using deep learning and geometry[C]//Proceedings of the IEEE ...
論文: 引入論文中的一句話來說明對比圖像patches的重要性,“Comparing patches across images is probably one of the most fundamental tasks in computer vision and image ...
論文筆記:Towards Diverse and Natural Image Descriptions via a Conditional GAN ICCV 2017 Paper: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers ...
這篇paper將巧妙地將四個loss函數結合在一起,其中每一個loss的功能不同。但這篇paper不夠elegant的地方也是loss太多!在本文中,我采用散文的寫作方法談談自己對這篇paper ...
之前在一次組會上,師弟訴苦說他用 UNet 處理一個病灶分割的任務,但效果極差,我看了他的數據后發現,那些病灶區域比起整張圖而言非常的小,而 UNet 采用的損失函數通常是逐像素的分類損失,如此一來, ...