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Jul, 2024
数据增强在头部姿态估计中的作用
On the power of data augmentation for head pose estimation
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Michael Welter
TL;DR
通过结合不同类型的合成数据、传统的旋转合成方法以及一种新颖的网络结构和损失函数的组合，我们得到了一个精度和效率兼具的模型，可以在实际实时应用中进行全六自由度的姿态估计。
Abstract
deep learning
has been impressively successful in the last decade in predicting
human head poses
from
monocular images
. For in-the-wild in
→