Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này: http://tainguyenso.dut.udn.vn/handle/DUT/258
Nhan đề: Ứng dụng mô hình học sâu trong mô phỏng dáng người trên không gian ba chiều
Nhan đề khác: Applying deep learning in 3D human pose estimation
Tác giả: Phạm, Lê Minh Hoàng
Từ khoá: Khoa học Máy tính;Mô phỏng dáng người;Khồng gian ba chiều
Năm xuất bản: 2023
Nhà xuất bản: Trường Đại học Bách khoa - Đà Nẵng
Tóm tắt: 
Nghiên cứu mô phỏng dáng ngƣời trong không gian ba chiều từ đơn ảnh đã
có tiến triển đáng kể trong thời gian gần đây, nhờ tính toán bằng các mô hình có kiến
trúc mạng tối ƣu, kết hợp với các bộ dữ liệu quy mô lớn. Tuy nhiên, khi áp dụng vào
điều kiện môi trƣờng khác nhau trong thực tế, các phƣơng pháp hiện có vẫn chƣa đạt
đƣợc độ chính xác so với kỳ vọng. Nghiên cứu đề xuất một giải pháp mới nhằm tăng
độ chính xác dựa trên phƣơng thức học sâu. Mô hình thứ nhất sử dụng Squeeze and
Excitation Network, đƣợc dùng để dựng lại dáng ngƣời hai chiều từ một ảnh đầu vào;
sau đó sử dụng kết hợp giữa các lớp kết nối đầy đủ và mạng tích đồ thị để dựng thành
dáng ngƣời ba chiều từ thông tin đầu ra của mô hình trƣớc. Hiệu quả của phƣơng pháp
đƣợc chứng minh bằng cách so sánh với bộ dữ liệu chuẩn, và cho thấy độ chính xác
đƣợc cải thiện đáng kể so với các phƣơng pháp đã có trƣớc.
Mô tả: 
LV. Mã số: 4840101; 98 tr.
Định danh: http://tainguyenso.dut.udn.vn/handle/DUT/258
Bộ sưu tập: LV.Khoa học máy tính

Các tập tin trong tài liệu này:
Tập tin Mô tả Kích thước Định dạng Đã có tài khoản, vui lòng Đăng nhập
4.LV.134553.PHAMLEMINHHOANG.TT.pdfTóm tắt1.1 MBAdobe PDF
 Yêu cầu tài liệu
4.LV.134553.PHAMLEMINHHOANG.TV.pdfToàn văn4.43 MBAdobe PDF
 Yêu cầu tài liệu
Hiển thị đầy đủ biểu ghi tài liệu

Các đề xuất từ CORE

Google Scholar TM

Kiểm tra...


Khi sử dụng các tài liệu trong Hệ thống quản lý thông tin nghiên cứu phải tuân thủ Luật bản quyền.