pose recognition | BriefGPT

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TK-Planes: 高维特征向量下的分层 K-Planes 用于动态无人机场景
本论文提出了一种新的方法来缩小合成数据和实际世界数据之间的领域差距，用于无人机感知。我们的方法适用于包含移动物体或人类动作的动态场景，旨在识别姿势或行为。我们扩展了 K-Planes 神经辐射场（NeRF），通过存储一组分层特征向量来有效建
PDF2 months ago
人类在给予足够时间的情况下，以不常见的姿势识别物体时胜过深度神经网络
深度学习与人类在几个物体识别基准上的差距正在缩小。在本文中，我们研究了在不寻常视角下观察物体的情况下这个差距。我们发现，与最先进的预训练网络（EfficientNet，SWAG，ViT，SWIN，BEiT，ConvNext）相比，人类在识别
PDF5 months ago
使用单张图像进行瑜伽姿势识别的高效深度卷积神经网络模型
YPose 是一个用于从 RGB 图像中识别瑜伽姿势的卷积神经网络模型，采用基于 EfficientNets 骨干的 CNN 架构进行特征提取，并添加了密集连接网络架构中自适应的密集细化块用于学习更多样化的特征，然后应用全局平均池化和全连接
PDFa year ago
CVPR级联变形器进行姿态识别
本文介绍了一种使用级联 Transformer 的基于回归的姿势识别方法，利用编码器 - 解码器结构实现了人体和关键点检测的回归，通过不同自注意力层中的关键点假设改进来展示了 Transformer 中的递归自注意力机制，并与竞争的回归方法
PDF3 years ago
CVPR无监督学习视频中的可解释关键点
本文提出了 KeypointGAN 方法，通过从未标注的视频和基于弱领域先验知识的学习，仅使用单个图像就可以识别物体的姿态，利用一个新的物体的双重表示方法，并且这种方法可以在不使用标注图像的情况下获得最新的成果。
PDF5 years ago