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ShapeBoost：基于零件参数化和保留服装增强的人体形状估计加强
提出了 ShapeBoost，一种新的人体形状恢复框架，通过基于部分的参数化技术实现了对不同身形和穿着不同类型衣物的人群进行像素级对齐，提供了在各种身体形状和穿着情况下优于其他现有方法的实验结果。
PDF4 months ago
穿着衣物的人物的单目仿真三维重建
PHORHUM 提供了一种全新的、可端到端训练的、深度神经网络方法，用于基于单目 RGB 图像实现逼真的 3D 人体重建。
PDF2 years ago
CVPRMonoScene: 单目 3D 语义场景完成
MonoScene 提出了一种 3D 语义场景完成（SSC）框架，该框架从单个单眼 RGB 图像推断出场景的密集几何和语义，在 2D 和 3D UNets 的连续 2D 和 3D 特征投影的基础上引入了 3D 上下文关系先验以强制实现空间
PDF3 years ago
MM-Hand: 3D 感知的多模式导向的手部生成网络用于 3D 手势合成
该论文提出了一种学习为基础的方法，使用 3D 姿态信息来合成逼真、多样和保留 3D 姿态的手图像，并通过基于几何的课程学习策略使增强数据能够持续提高最先进的 3D 手位姿估计器的定量性能。
PDF4 years ago
智能假设生成用于高效和鲁棒的房间布局估计
该研究提出了一种新方法，通过单个单目 RGB 图像高效估计房间的空间布局，基于语义分割构建了一个鲁棒的、准确的和高效的假设和测试方案，用于估计房间的角落和布局。
PDF5 years ago
AAAIMonoGRNet: 基于几何推理的单目三维物体定位网络
提出 MonoGRNet 用于从单目 RGB 图像通过几何推理在观测到的 2D 投影和未观测到的深度维度上进行遮挡物体的 3D 检测，并通过优化 3D 包围框的位置和姿态实现关节学习，表现出最先进的性能。
PDF6 years ago
ICCVRoomNet: 端到端的房间布局估计
该论文的研究重点为从单目 RGB 图像中估算房间布局，采用端到端可训练的编码 - 解码网络 RoomNet 直接估算有序的房间布局关键点，实现了与最新工作相比 200-600 倍的加速和最新的性能。
PDF7 years ago