Zobrazeno 31 - 40
of 269
pro vyhledávání: '"Wei, Yichen"'
Recently, 3D face reconstruction and face alignment tasks are gradually combined into one task: 3D dense face alignment. Its goal is to reconstruct the 3D geometric structure of face with pose information. In this paper, we propose a graph convolutio
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1904.05562
The estimation of 3D human body pose and shape from a single image has been extensively studied in recent years. However, the texture generation problem has not been fully discussed. In this paper, we propose an end-to-end learning strategy to genera
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1904.03385
We revisit the one-shot Neural Architecture Search (NAS) paradigm and analyze its advantages over existing NAS approaches. Existing one-shot method, however, is hard to train and not yet effective on large scale datasets like ImageNet. This work prop
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1904.00420
Autor:
Li, Wenbo, Wang, Zhicheng, Yin, Binyi, Peng, Qixiang, Du, Yuming, Xiao, Tianzi, Yu, Gang, Lu, Hongtao, Wei, Yichen, Sun, Jian
Existing pose estimation approaches fall into two categories: single-stage and multi-stage methods. While multi-stage methods are seemingly more suited for the task, their performance in current practice is not as good as single-stage methods. This w
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1901.00148
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
There has been significant progress on pose estimation and increasing interests on pose tracking in recent years. At the same time, the overall algorithm and system complexity increases as well, making the algorithm analysis and comparison more diffi
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1804.06208
Despite the recent success of video object detection on Desktop GPUs, its architecture is still far too heavy for mobiles. It is also unclear whether the key principles of sparse feature propagation and multi-frame feature aggregation apply at very l
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1804.05830
While most steps in the modern object detection methods are learnable, the region feature extraction step remains largely hand-crafted, featured by RoI pooling methods. This work proposes a general viewpoint that unifies existing region feature extra
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1803.07066