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3d network
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基于重新构建的三维网络与区域注意力机制的 RGB-D 手势识别
本文使用神经结构搜索技术,并结合自适应的网络结构及局部注意力,提出了一种针对手势识别的 RAAR3DNet 方法,该方法有效地提取了手臂区域以及运动信息,并在两个大型 RGB-D 手势数据集上超越了现有技术。
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3 years ago
DeepFuse: 一种多视角图像下实时三维人体姿态估计的 IMU 感知网络
本文提出一种名为 DeepFuse 的两阶段全 3D 网络,通过深度融合佩戴式 IMU 数据和多视角图像,实现人体姿态估计。其中第一阶段为纯视觉估计,第二阶段引入 IMU-bone 层,能在数据级别上进行 IMU 和视觉数据融合,不需要预先
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5 years ago
基于体积融合网络的二维和三维器官分割之间的连接
本文提出了一种新颖的方法,利用 2D 网络对不同视角进行器官分割训练,并构建一个 3D 立体融合网络(VFN)来融合 2D 分割结果,VFN 相对较浅,包含的参数比大多数 3D 网络少,从而使得我们的框架更加高效,我们提出了一个名为交叉增强
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6 years ago
3D U-Net: 从稀疏标注中学习稠密体积分割
本文提出了一种基于稀疏注释的体积分割网络,可以在自动化和半自动化情况下使用,使用 3D 网络代替原有的 2D 操作,并通过实时弹性变形增强数据。该方法在 Xenopus 肾脏等高度变异的 3D 结构上取得了良好的分割效果。
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8 years ago
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