wy23333-CSDN博客

原创 LiveCap: Real-time Human Performance Capture from Monocular Video

TOG 2019 GVV亮点：1）实时，25Hz；对松弛的衣物也进行了重建。2）skeleton pose estimation时，加入了face landmark；silhouette alignment时，用的是图像距离变换。3）surface registration时，利用了texture信息；基于部件进行silhouette alignment。...

2019-07-23 17:26:47 1226 1

原创 In the Wild Human Pose Estimation Using Explicit 2D Features and Intermediate 3D Representations

cvpr 2019 oral ，GVV亮点：1）将3d depth与2d heatmap 分离进行隐性表达，从而将由rgb得到3d pose的过程转换为：先由rgb得到2d heatmap和depth，再由2d heatmap和depth得到3dpose。实际是学习了一个d，然后基于RGBD去学校3d depth。这样一来，一方面便于2d和3d分开学习，另外2d数据和3d数据都可以被用来...

2019-07-23 15:12:04 675

原创《量子学派》摘抄

一起走进自然科学领域，站在光锥之外思考；洗去“诗与远方”的浮华，从星空审视世界。

2018-09-15 09:36:47 566 1

原创【Imagenet LSVRC系列模型】VGGnet-2014 Very deep convolutional networks for large-scale image recognition

Simonyan K, Zisserman A. Very deep convolutional networks for large-scale image recognition[J]. arXiv preprint arXiv:1409.1556, 2014.2014年ImageNet 图像分类第二名，物体检测第一名。论文主要贡献：1：分别训练了深度从11-19的ABCDE五个网络模型（图1...

2018-05-09 20:37:37 896

原创【Imagenet LSVRC系列模型】GoogLeNet-2014 Going Deeper with Convolutions

Szegedy C, Liu W, Jia Y, et al. Going deeper with convolutions[C]. Cvpr, 2015.ImageNet 图像分类 2014 冠军模型文中主要是提出一种称为Inception的深度卷积神经网络结构。Inception的优势在于增加网络的深度和宽度的同时，将计算量控制在一定范围内。另外，Inception的设计理念中还包含了Hebb...

2018-05-08 16:39:02 1884

原创【Imagenet LSVRC系列模型】Zenet-2013 Visualizing and Understanding Convolutional Networks

Zeiler M D, Fergus R. Visualizing and understanding convolutional networks[C]//European conference on computer vision. Springer, Cham, 2014: 818-833.2013年ImageNet 图像分类。大量的CNN模型在ImageNet图像分类任务中取得了优秀的效果...

2018-05-07 18:32:25 581

原创【Imagenet LSVRC系列模型】Alexnet-2012 Imagenet Classification with Deep Convolutionnal Neural Networks

文章链接：http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf在2012 Imagenet LSVRC比赛中，Alexnet以15.3%的top-5 错误率轻松拔得头筹（第二名top-5错误率为26.2%）。由此，DCNN的潜力受到广泛认可，一炮而红。...

2018-04-29 16:38:52 1772