Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này: http://tainguyenso.dut.udn.vn/handle/DUT/4125
Nhan đề: 3D human pose estimation with simple self-supervised learning
Tác giả: Pham, Le Minh Hoang
Từ khoá: Deep learning;Squeeze and Excitation Network;SE-net
Năm xuất bản: 2020
Nhà xuất bản: Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng
Tóm tắt: 
Recent studies have shown remarkable advances in 3D human pose estimation from monocular images, with the help of large-scale in-door 3D datasets and ophisticated network architectures. However, the generalizability to different environments remains an elusive goal. In this work, we present a solution for single-view 3D human skeleton estimation based on deep learning method. Our network contains two separate model to fully regress and enhance the resulting poses. We utilize a newly proposed model whose name is Squeeze and Excitation Network (SE-net) as to construct our pose estimation network in order to estimate the corresponding pose from a color image; then a model consisting of several blocks of fully-connected networks and a novel semantic graph convolutional networks featuring self-supervision to reconstruct 3D human pose. We demonstrate the effectiveness of our approach on standard datasets for benchmark where we achieved comparable results to some recent state-of-the-art methods.
Mô tả: 
DA.FA.20.027 ; 58 p.
Định danh: http://tainguyenso.dut.udn.vn/handle/DUT/4125
Bộ sưu tập: DA.Điện tử - Viễn thông

Các tập tin trong tài liệu này:
Tập tin Mô tả Kích thước Định dạng Đã có tài khoản, vui lòng Đăng nhập
7.DA.FA.20.027.PhamLeMinhHoang.pdfThuyết minh13.82 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.