原文:【論文筆記+復現踩坑】End-to-end Recovery of Human Shape and Pose(CVPR 2018)

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:

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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 ...

Wed Dec 16 00:30:00 CST 2020 2 545
2017-ICLR End-To-End Optimized Image Compression論文筆記

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 ...

Tue Dec 25 06:17:00 CST 2018 0 1084
論文筆記】如何理解深度學習中的End to End

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 ...

Tue Nov 07 19:11:00 CST 2017 0 6810
 
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