Zobrazeno 1 - 7
of 7
pro vyhledávání: '"Weng, Renliang"'
The recent trend in multiple object tracking (MOT) is heading towards leveraging deep learning to boost the tracking performance. In this paper, we propose a novel solution named TransSTAM, which leverages Transformer to effectively model both the ap
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2205.15495
In this paper, we propose a novel monocular ray-based 3D (Ray3D) absolute human pose estimation with calibrated camera. Accurate and generalizable absolute 3D human pose estimation from monocular 2D pose input is an ill-posed problem. To address this
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2203.11471
We present a conceptually simple self-supervised method for saliency detection. Our method generates and uses pseudo-ground truth labels for training. The generated pseudo-GT labels don't require any kind of human annotations (e.g., pixel-wise labels
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2203.04478
Recently, Transformer-based networks have shown great promise on skeleton-based action recognition tasks. The ability to capture global and local dependencies is the key to success while it also brings quadratic computation and memory cost. Another p
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2110.13385
The recent trend in multiple object tracking (MOT) is heading towards leveraging deep learning to boost the tracking performance. However, it is not trivial to solve the data-association problem in an end-to-end fashion. In this paper, we propose a n
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2103.07889
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.