object structure | BriefGPT

关键词object structure

搜索结果 - 7

AutoLink: 通过关键点链接实现人体骨骼和物体轮廓的自监督学习
本文提出一种基于自监督学习的方法，通过使用由直线相连的 2D 关键点图解开结构与外观的耦合，进而学习物体的结构表达，并利用所学习的结构表达实现自动人体姿态估计等任务。
PDF2 years ago
ECCVPose2Room：从人类活动中理解 3D 场景
本研究使用穿戴式 IMU 传感器，基于人的运动轨迹在真实环境中构建概率三维模型，通过 P2R-Net 模型扩展多模态的物体配置，不需要视觉信息即可准确地评估人物结构和场景中的物品结构，并在 PROX 数据集和 VirtualHome 平台上
PDF3 years ago
频域图像翻译：更逼真的照片，更好的保持身份
该研究提出了一种基于频域的图像翻译框架（FDIT），能够保留源领域的标志性特征，生成视觉质量更优且类真实的图像。
PDF4 years ago
CVPRLook-into-Object: 自监督结构建模用于物体识别
本文提出一种通过自我监督来显式地建模物体结构的方法，使物体识别的主干网络在不需要额外注释和推理速度成本的情况下大幅度提高鲁棒性并实现更好的表示学习。实验结果表明，该方法在多项基准测试（包括 ImageNet、CUB、Cars 和 Aircr
PDF4 years ago
从视频中无监督学习物体结构和动力学
本研究针对无监督的视频对象结构和动态提取及预测的挑战，采用基于关键点的图像表示方法，并在关键点的动力学模型上进行学习，以实现像素空间中的稳定学习和错误复合的避免。该方法在像素级视频预测和需要物体级运动动态理解的下游任务方面均优于非结构化表示
PDF5 years ago
AnchorNet: 一个弱监督的网络，用于学习对几何敏感的特征进行语义匹配
本文提出了一种深度网络 AnchorNet，它通过一组过滤器产生了对物体结构的信息，从而在语义匹配方面取得了令人满意的结果，尤其在不同实例和不同物体类别之间的匹配方面。
PDF7 years ago
CVPRSANet：面向结构感知的视觉跟踪网络
使用递归神经网络结合卷积神经网络提取物体自身结构信息来增强视觉追踪系统对于相似干扰的鲁棒性。在 OTB100、TC-128 和 VOT2015 三个基准测试集上不仅表现优异，且代码已经公开发布。
PDF8 years ago