目錄 End to end recovery of human shape and pose 一. 論文簡介 二. 模塊詳解 2.1 Mesh supervised weakly 2.2 Iteration ...
PS. 這里做的論文筆記主要是為自己方便回顧。 概述 做了什么:引入一個端到端的Human Mesh Recovery框架,從包含人體的RGB位圖中重建出一個SMPL的 D網格,並嘗試重新投影回圖片上 目的:最小化關鍵點的重投影損失,使得我們可以使用只帶 D准確標注的戶外場景圖像就能進行訓練 難點: 缺乏自然場景下的大規模ground truth的 D數據集 單視角下 D到 D映射所固有的模糊性 ...
2020-11-27 18:23 0 946 推薦指數:
目錄 End to end recovery of human shape and pose 一. 論文簡介 二. 模塊詳解 2.1 Mesh supervised weakly 2.2 Iteration ...
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 ...
論文源址:https://arxiv.org/abs/1605.09410 tensorflow 代碼:https://github.com/renmengye/rec-attend-public 摘要 卷積網絡在像語義分割等結構預測任務中效果較好,但對於場景中不同實例 ...
摘要 我們描述了一種圖像壓縮方法,包括非線性分析變換,均勻量化器和非線性合成變換。變換是在卷積線性濾波器和非線性激活函數的三個連續階段中構建的。與大多數卷積神經網絡不同,選擇聯合非線性來實現局部增益 ...
Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation key words:人體姿態估計 Human Pose Estimation 給定單張RGB圖像,輸出人體某些關鍵點的精確像素位置.堆疊式沙漏網絡 Stacked Hourglass ...
End to end:指的是輸入原始數據,輸出的是最后結果,應用在特征學習融入算法,無需單獨處理。 end-to-end(端對端)的方法,一端輸入我的原始數據,一端輸出我想得到的結果。只關心輸入和輸出,中間的步驟全部都不管。 端到端指的是輸入是原始數據,輸出是最后的結果,原來 ...
論文地址:2018_說話人驗證的廣義端到端損失 論文代碼:https://google.github.io/speaker-id/publications/GE2E/ 地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/11799985.html 作者:凌逆戰 ...
論文閱讀:End-to-End Object Detection with Transformers(DETR) 目錄 論文閱讀:End-to-End Object Detection with Transformers(DETR) 簡介 模型整體 ...