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ECCV基于对比正样本挖掘的无监督 3D 动作表示学习
本文提出了一种基于对比学习的骨骼三维动作表示学习的非自身正样本挖掘（CPM）框架，采用孪生编码器训练匹配所有实例的相似度分布，通过在上下文队列中识别非自身正实例，提出了一种增强正实例学习策略，从而提高学习的鲁棒性，并在 NTU 和 PKU-
PDF2 years ago
CVPRSkinningNet：用于合成角色蒙皮预测的双流图卷积神经网络
SkimmingNet 是一个采用 Two-Stream Graph Neural Network 结构的端到端模型，旨在计算输入模型和关联的骨架的皮肤权重，同时不考虑提供的模型的形状类别和结构。实验结果表明 SkimmingNet 在性能
PDF2 years ago
DeepFuse: 一种多视角图像下实时三维人体姿态估计的 IMU 感知网络
本文提出一种名为 DeepFuse 的两阶段全 3D 网络，通过深度融合佩戴式 IMU 数据和多视角图像，实现人体姿态估计。其中第一阶段为纯视觉估计，第二阶段引入 IMU-bone 层，能在数据级别上进行 IMU 和视觉数据融合，不需要预先
PDF5 years ago
通过容积网络预测 3D 关节动画骨骼
本文提出了一种基于堆叠沙漏模型的学习方法，用于预测具有关节的 3D 角色模型的动画骨骼系统，通过对从网络上挖掘的大型 3D 角色数据集进行训练，得到的方法非常类似于人类创作，同时保证骨骼系统与输入的 3D 模型具有结构和几何的匹配性，具有较
PDF5 years ago
因果图的成本最优学习
考虑有干预的变量集合的因果图学习问题，研究了在给定骨架的情况下设计最小总代价的干预集合，以唯一确定具有该骨架的任何因果图的成本最优因果图学习问题，并证明该问题可以在多项式时间内求解，针对干预数量有限的情况，我们提供了树或团树骨架的情况下的多
PDF7 years ago
复杂网络中的骨架和分形缩放
该研究发现一类无标度网络的分形尺度来自于骨架这种基于边介数中心性的特殊生成树。分形骨架具有临界分枝树的特性，原始的分形网络则是由带有局部快捷路径的分形骨架构成的。研究者通过构建一个具有分形尺度和标度不变性属性的体外模型，进一步说明了这种分形
PDF19 years ago