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基于 RGBD 变形模型和综合移动数据集的亚厘米精度数字双生跟踪
数字孪生技术在移动增强现实环境中，通过创建精确的物理对象数字副本，对于重塑三维物体追踪和定位场景具有重要潜力。本文基于我们之前的工作《数字孪生追踪数据集》（DTTD），针对移动增强现实环境中的挑战，提出了一种基于转换器的 6 自由度姿态估计
PDF9 months ago
FingerSLAM：基于视觉触感反馈的闭环未知物体定位与重建
本文提出了 FingerSLAM，一种结合手指触觉传感和腕部摄像头视觉感知的封闭环路因子图姿态估计器，用于关于手中未知物体的 6DoF 定位和 3D 重建，通过该方法可以获得更加准确的估计，并示范了在实际情况下的定量和定性评估。
PDFa year ago
MM基于姿态引导的知识蒸馏特征学习用于遮挡场景下的行人再识别
提出了一种名为 Pose-Guided Feature Learning with Knowledge Distillation（PGFL-KD）的网络，使用姿态信息规范学习，以获得语义一致的特征表示，以解决遮挡人物再识别的问题，其中姿态信
PDF3 years ago
CVPR视觉编译器：合成场景特定行人检测器和姿势估计器
使用 Visual Compiler 概念生成特定场景下的人行检测器和姿态估计器，通过计算机图形渲染预测场景中人体的几何和光度精确图像，再使用生成的图像训练出一个空间可变的卷积神经网络，从而在缺乏真实人体标注数据时提供一种非常优秀的快速检测
PDF8 years ago
CVPR个性化的人类视频姿态估计
该研究提出了一种个性化 ConvNet 姿态估计器，它可以根据帧与帧之间的时间跨度和人物外貌的特点，在视频中生成高精度的姿态标注，并利用自评模型筛选高质量的标注，并通过自动化的 fine-tune 训练方法将其个性化，相比于通用的 Conv
PDF9 years ago