Facebook 和 Inria France 的研究人员分别在 CVPR 2018 和 ECCV 2018 相继发表了两篇有关「人体姿态估计」(human pose estimation) 的文章 [1] [2],用于介绍他们提出的 Dense Pose 系统以及一个应用场景「密集姿态转移」(dense pose transfer)。 本文将简要介绍(1)利用 Dense
支持户外和穿着宽松衣服的对象识别,支持多人同时识别,并且实时性良好。 本研究的目的是通过建立从人体的2D图像到基于表面的3D表征的密集对应(dense correspondence)来进一步推进机器对图像的理解。该任务涉及到其他一些问题,如物体检测、姿态估计、作为特例或前提的部位和实例分割。在图形处理、增强现实或者人机交互等不只...
Teams: National University of Science and Technology, Seoul, South Korea Writers: Dongjun Gu; Youngsik Yun; Thai Thanh Tuan; Heejune Ahn PDF:Dense-Pose2SMPL: 3D Human Body Shape Estimation From a Single and Multiple Images and Its Performance Study Abstract The shape and pose estimation of a...
如果像素在特定身体区域内,则仅对该区域考虑回归损失。 3.2Region-based Dense Pose Regression基于区域的密集姿态回归 使用FCN(全卷积网络)使得该系统特别容易训练,但需加载相同的多任务深度网络,包括区域分割和关键点定位,同时需要尺度不变性(这对于COCO图像人体来说变得很有挑战性)。所以该论文采用region-based的方法,...
We use a dense pose estimation system that maps pixels from both images to a common surface-based coordinate system, allowing the two images to be brought in correspondence with each other. We inpaint and refine the source image intensities in the surface coordinate system, prior to warping ...
稠密姿态迁移-Dense Pose Transfer 链接地址:http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Natalia_Neverova_Two_Stream__ECCV_2018_paper.pdf 摘要 在这个工作中,我们融入建议来自基于表面模型使用神经统一:我们提出一个结合基于表面姿态评估和深度生成模型,允许我们去实现高精度的姿态转换,...
http://bing.comDensePose: Dense Human Pose Estimation In The Wild (CVPR 2018 Oral)字幕版之后会放出,敬请持续关注欢迎加入人工智能机器学习群:556910946,会有视频,资料放送, 视频播放量 265、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 1、收藏人数 4、转发人数 2, 视频作者
3.1. Fully-convolutional dense pose regression The simplest architecture choice consists in using a fully convolutional network (FCN) that combines a classification and a regression task, similar to DenseReg. In a first step, we classify a pixel as belonging to either background, or one among sev...
Densepose.pdf这篇文章贡献:①标注了一批数据集;②在一张"in the wild"图片与一个3D模型构造了dense correspondence,针对body;③有一个蒸馏机制,利用较少的GT可以训练一个"inpaint"监督信号…
通过Tensorflow Lite框架,人脸网格,头部姿势,界标等,重新实现。 CPU实时人脸检测,对齐和重建管线。 轻量级渲染库,比工具快5倍(3对 。 通过单个网络的相机矩阵和密集/稀疏地标预测。 生成面部参数以实现可靠的头部姿势和表情估计。 设置 基本要求 Python 3.6+ pip3 install -r requirements.txt 渲染致密脸 GCC 6.0+...