SMPLer-X除了常见的身体动作捕捉,还能输出面部和手部动作,甚至对体型做出估计。 凭借大量数据和大型模型,SMPLer-X在各种测试和榜单中表现出强大的性能,即使在没有见过的环境中也具有出色的通用性: 1. 在数据扩展方面,研究人员对32个3D人体数据集进行了系统的评估与分析,为模型训练提供参考; 2. 在模型缩放方面,利...
最近,来自南洋理工大学S-Lab、商汤科技、上海人工智能实验室、东京大学和IDEA研究院的研究人员首次提出针对人体全身姿态与体型估计任务的动捕大模型SMPLer-X。该工作使用来自不同数据源的多达450万个实例对模型进行训练,在7个关键榜单上均刷新了最佳性能。 SMPLer-X除了常见的身体动作捕捉,还能输出面部和手部动作,甚至...
总而言之,SMPLer-X探索了数据缩放与模型缩放(图1),对32个学术数据集进行排名,并在其450万个实例上完成了训练,在7个关键榜单(如AGORA、UBody、EgoBody和EHF)上均刷新了最佳性能。 Figure1. 大数据量和模型参数量在降低关键榜单(AGORA...
在这项工作中,我们研究了将EHPS扩展到第一个通才基础模型(称为SMPLer-X),以ViT-Huge为骨干,并使用来自不同数据源的多达450万个实例进行训练。凭借大数据和大模型,SMPLer-X在各种测试基准中表现出强大的性能,并且具有出色的可移植性,甚至可以应用于未知环境。1)对于数据扩展,我们对32个EHPS数据集进行了系统的调查...
快来试试SMPLer-X! 人体全身姿态与体型估计(EHPS, Expressive Human Pose and Shape estimation)虽然目前已经取得了非常大研究进展,但当下最先进的方法仍然受限于有限的训练数据集。 最近,来自南洋理工大学S-Lab、商汤科技、上海人工智能实验室、东京大学和IDEA研究院的研究人员首次提出针对人体全身姿态与体型估计任务的...
最后,文章展示了大规模OSX数据集的优势,并介绍了一种名为SMPLer-X的通用基础模型,该模型在各种场景下均表现出色。 1.摘要 富有表现力的人体姿势和形状估计(EHPS)将身体、手和面部动作捕捉与众多应用程序结合起来。尽管取得了令人鼓舞的进展,但目前最先进的方法仍然主要依赖于一组有限的训练数据集。在这项工作中,...
最近,来自南洋理工大学S-Lab、商汤科技、上海人工智能实验室、东京大学和IDEA研究院的研究人员首次提出针对人体全身姿态与体型估计任务的动捕大模型SMPLer-X。该工作使用来自不同数据源的多达450万个实例对模型进行训练,在7个关键榜单上均刷新了最佳性能。
SMPLer-X:七大榜单榜首! 我这里还有NeurIPS2023所有获奖论文、人工智能可复现论文和215篇神经网络论文,需要的可以评论 02:41 首发!吴恩达LLM入门书,从理论到实践通关大模型!#人工智能 #LLM #大语言模型 #AI #大模型 01:53 手敲3万行代码!30多个模型!一份学习机器学习、深度学习的同学都不应该错过的神级代码...
SMPLer-X:横扫七大榜单|NeurIPS 2023 想要快速制作角色动画,但是没有动捕设备?快来试试 SMPLer-X! 人体全身姿态与体型估计(EHPS, Expressive Human Pose and Shape estimation)虽然目前已经取得了非常大研究进展,但当下最先进的方法仍然受限于有限的训练数据集。
SMPLer-X除了常见的身体动作捕捉,还能输出面部和手部动作,甚至对体型做出估计。 论文名称:SMPLer-X: Scaling Up Expressive Human Pose and Shape Estimation 凭借大量数据和大型模型,SMPLer-X在各种测试和榜单中表现出强大的性能,即使在没有见过的环境中也具有出色的通用性: ...