我们取5个点，便能得到10个方程。考虑到尺度不变性，我们让λ1,1=1，于是共有9个未知量，于是这个...
我们可以除掉其中一个未知数，把未知数变成9个。但注意到这里的平方，10个方程，9个未知数，二次方程...
该研究入选CVPR 2022 Best Paper Finalist。 作者丨伊昕宇 项目主页:https://xinyu-yi.github.io/PIP/ 论文链接:https://arxiv.org/abs/2203.08528 开源代码:https://github.com/Xinyu-Yi/PIP 图1本文提出的方法进行实时人体动作捕捉 图2 本方案进行实时人体关节受力、地面作用力估计 1研究背景 在电...
It is common in machine learning today to pre-train a model on a general domain (like the entire web) with a general task, and then fine-tune that model into the domain that it is being applied to (like identifying missing screws in a factory). A lot of work at CVPR was done on ...
Masked Autoencoders 提出了一种泛化性能良好的计算机视觉识别模型，有望为 CV 的大模型带来新方向，被寄予「获得最佳论文」的厚望也在情理之中。但获奖对于何恺明应该不是最重要的事，毕竟他已经多次获得 CVPR 奖项：包括 2009 年 CVPR 的 Best Paper，2016 年又获 Best Paper。时隔六年，恺明大神会再度摘得最佳...
►Read the full article:https://www.louisbouchard.ai/cvpr-2022-best-paper/ ►Sheinin, Mark and Chan, Dorian and O'Toole, Matthew and Narasimhan, Srinivasa G., 2022, Dual-Shutter Optical Vibration Sensing, Proc. IEEE CVPR. ►Project page:https://imaging.cs.cmu.edu/vib...
短篇分析:https://www.louisbouchard.ai/cvpr-2022-best-paper/ Make-A-Scene:基于场景且有人类先验的文本到图像生成 Make-A-Scene不仅仅是「另一个DALL·E」。 虽然DALL·E可以根据文本提示生成随机图像,这确实很酷,但同时也限制了用户对生成结果的控制。 而Meta的目标是推动创意表达,将这种文本到图像的趋势...
短篇分析:https://www.louisbouchard.ai/cvpr-2022-best-paper/ Make-A-Scene:基于场景且有人类先验的文本到图像生成 Make-A-Scene不仅仅是「另一个DALL·E」。 虽然DALL·E可以根据文本提示生成随机图像,这确实很酷,但同时也限制了用户对生成结果的控制。
获得过 CVPR 最佳论文奖,NeurIPS Workshop 最佳论文奖,Snap Research Fellowship 等奖项。马智恒,中科院深圳先进技术研究院助理研究员禾思众成联合创始人及CTO马志恒,博士毕业于西安交通大学,现就职于中国科学院深圳先进技术研究院,以主要作者身份在包括 CVPR、ICCV、AAAI 等高水平国际期刊和会议上发表学术论文 10 余篇...
短篇分析:https://www.louisbouchard.ai/cvpr-2022-best-paper/ Make-A-Scene:基于场景且有人类先验的文本到图像生成 Make-A-Scene 不仅仅是「另一个 DALL・E」。 虽然DALL・E 可以根据文本提示生成随机图像,这确实很酷,但同时也限制了用户对生成结果的控制。