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论文/代码速递2022.10.20!

当服务器有可视化界面,直接起飞! 收拾:AI算法与图画处理 CVPR2022论文和代码收拾:https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-wi…









当服务器有可视化界面,直接起飞!



收拾:AI算法与图画处理

CVPR2022论文和代码收拾:https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo
ECCV2022论文和代码收拾:https://github.com/DWCTOD/ECCV2022-Papers-with-Code-Demo



咱们好,  最近正在优化每周共享的CVPR$ECCV 2022论文, 现在考虑依照不同类别去分类,便利不同方向的小伙伴选择自己感兴趣的论文哈
欢迎咱们留言其他主意,  适宜的话会选用哈! 求个三连支撑一波哈


最新效果demo展现:

标题:
CLIFF: Carrying Location Information in Full Frames into Human Pose and Shape Estimation

代码:
https://github.com/huawei-noah/noah-research/tree/master/CLIFF
论文:https://arxiv.org/abs/2208.00571 

自顶向下的办法在3D人体姿态和形状估量范畴占有主导地位,由于它们与人体检测别离,答应研究人员专心于核心问题。但是,裁剪是它们的第一步,从一开端就丢掉了方位信息,这使得它们无法在原始相机坐标系中准确猜测大局旋转。为了处理这个问题,咱们主张在这个使命中带着全帧方位信息(CLIFF)。具体来说,咱们经过将裁剪的图画特征与其鸿沟框信息连接起来,向CLIFF供给更全面的特征。咱们在更宽的全帧视界下核算2D重投影丢失,选用与在图画中投影的人类似的投影进程。CLIFF由全球方位感知信息供给并监督,它直接猜测全球旋转以及更准确的关节姿态。此外,咱们提出了一种根据CLIFF的伪地上真值注释器,它为户外二维数据集供给高质量的三维注释,并为根据回归的办法供给要害的全面监督。对盛行基准测验的很多试验标明,CLIFF的体现显着优于现有技能,并在AGORA排行榜上排名第一(SMPL算法盯梢)。