【摘 要】
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非刚性运动结构的三维重建旨在从二维图像中提取出关键坐标,并恢复其对应的三维形状及姿态。然而,目前的传统方法无法在大规模场景中应用。为此,将卷积神经网络应用于非刚体运动的三维重建中,提出一个基于无监督学习的非刚体三维重建框架。在FacebookAI实验室提出的C3DPO基础上,选择iResNet为backbone,并采用Ranger优化器进行训练。实验结果表明,该框架不仅可以更快地收敛,而且在H36
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非刚性运动结构的三维重建旨在从二维图像中提取出关键坐标,并恢复其对应的三维形状及姿态。然而,目前的传统方法无法在大规模场景中应用。为此,将卷积神经网络应用于非刚体运动的三维重建中,提出一个基于无监督学习的非刚体三维重建框架。在FacebookAI实验室提出的C3DPO基础上,选择iResNet为backbone,并采用Ranger优化器进行训练。实验结果表明,该框架不仅可以更快地收敛,而且在H36M、Pascal3D、S-Up3D数据集中的MPJPE(位置误差的绝对平均值)分别达到了92.2、37.
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