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
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.