multi-view video | BriefGPT

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多视角视频学习：利用弱标注实现帧级感知
使用弱标签在多视角视频上训练基于视频的动作识别模型，并使用潜在嵌入来提高准确性。
PDF4 months ago
多视图视频压缩的隐性 - 显性集成表示
通过隐式 - 显式混合编码和多层特征网格嵌入，我们提出了一种用于多视点视频压缩的方法，实验证明该方法在视点压缩和场景建模方面取得了与最新的多视点视频压缩标准 MIV 和其他基于隐式神经表示的方案相当甚至更好的性能。
PDF7 months ago
基於視頻的神經角色皮膚動畫技術（VINECS）
本文提出一种基于多视角视频学习的机器学习方法，自动创建可全姿态绑定的角色并生成基于姿态的绑定权重。
PDFa year ago
无模板关节神经点云用于可复位视图合成
本文提出了一种使用基于点的表示和 Linear Blend Skinning（LBS）来联合学习动态 NeRF 和相关骨骼模型的新方法，在维持可比工作的情况下显著缩短了学习时间，在常见数据集上展示了其在重建可动物体方面的多样性和灵活性。
PDFa year ago
ECCVNDF: 动态人体建模的神经可变场
本文提出了神经可变形场（NDF）来用于多视角视频中人体动态数字化。首先，采用拟合的参数化身体模型包围学习到的神经可变形场，并利用神经网络来映射动作到 NDF 的动态。实验表明，NDF 能够合成具有新视角和新姿势的数字表演者，具有详细和合理的
PDF2 years ago
ICCV可动态展示人类身体的神经辐射场建模
该论文提出了一种通过神经融合权重场和骨骼驱动变形的方法，从多视角视频中重建可动画的人体模型，相较于现有的人体合成方法，该方法具有显著优势。
PDF3 years ago
通过注册和三角化进行地标检测的监督
本文介绍了一种无人监督的方法，使用未标记的多视角视频来改善地标探测器的精度和准确性，利用不需要人工注释的监督源，通过可微的配准和三维三角测量模块进行端对端训练，实验表明该方法可以提高地标检测在图像和视频中的精度和准确性。
PDF3 years ago
ICCVU4D: 无监督 4D 场景动态理解
这篇论文提出了使用多视角视频进行无监督 4D 视觉场景理解的方法，可以同时估计每个像素的具体模型和实例级别分割，并利用最近的 3D 姿势估计技术约束联合语义实例分割和 4D 时间上连贯的重建，以能够精准地分割多个动态场景中相互作用的人，实验
PDF5 years ago
基于时间的准确无标记人体形态和姿势估计
本文提出了一种基于 SMPLify 方法的全自动方法，可以从多视角视频中估计三维人体运动和身体形状，并利用 CNN 方法和 DCT 时间先验方法来提高精度，并且在标准基准测试中的结果与最先进的方法相当，同时还提供了一个逼真的 3D 形状 A
PDF7 years ago