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

https: github.com thunguyenphuoc HoloGAN. Abstract 我們提出了一種新的生成對抗網絡 GAN ,用於從自然圖像中的三維表征的無監督學習。大多數生成模型都依賴於 D內核來生成圖像,並且很少對 D世界進行假設。因此,這些模型傾向於在需要強的 D理解的任務中創建模糊的圖像或偽影,如novel view合成任務。相反,HoloGAN學習了世界的 D表征,並 ...

2020-09-17 18:11 0 1021 推薦指數:

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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 ...

Wed Nov 07 04:39:00 CST 2018 0 726
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 ...

Wed Dec 16 00:30:00 CST 2020 2 545
 
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