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.pdf | Thuyết minh | 13.82 MB | Adobe PDF | Yêu cầu tài liệu |
Các đề xuất từ CORE
Lượt xem 20
5
đã cập nhật vào 26-11-2024
Lượt tải xuống 20
7
đã cập nhật vào 26-11-2024
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.