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动态惯性姿势估计器 (DynaIP): 利用稀疏惯性传感器进行基于部分的运动动力学学习以提升人体姿势估计
该研究介绍了一种使用稀疏惯性传感器的新型人体姿势估计方法，该方法通过利用来自不同骨骼格式的多样的真实惯性运动捕捉数据，改进了以往依赖合成数据方法的缺点，包括两个创新组件：基于伪速度回归模型的惯性传感器动态运动捕捉和将身体和传感器数据分为三个
PDF7 months ago
ICLR基于部件的模型提高对抗鲁棒性
本文介绍结合人类先验知识和端到端学习以提高深度神经网络的鲁棒性，并引入了一种面向目标分类的基于部件的模型，相较于基准模型 ResNet-50，我们的基于部件的模型在三种数据集上实验表明都具有更高的准确性和更高的适应性。
PDF2 years ago
CVPR无监督基于部件的物体形状和外观解耦
提出了一种基于无监督学习的方法，通过学习物体的不同特征，如表现和形状，来实现特征的分离和表示，并使用等变约束进行训练，适用于任意类别，并在各种任务中表现优异。
PDF5 years ago
基于部分特征的图卷积神经网络用于动作识别
本文提出了一种基于部件图卷积网络的人体动作识别模型，该模型将骨骼图分为四个子图，并使用相对坐标和时间位移代替 3D 关节点特征，相对于使用整个骨骼图的模型，能够提高识别性能，实现了对挑战性基准数据集 NTURGB+D 和 HDM05 的骨骼
PDF6 years ago