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机译:Liffle3D,一种基于深入的学习方法,用于在实验动物中转换2D到3D姿势
Adam Gosztolai; Semih Günel; Victor Lobato Ríos; Marco Pietro Abrate; Daniel Morales; Helge Rhodin; Pascal Fua; Pavan Ramdya;
机译:通过其2D姿势利用空间和时间数据进行三维人类姿势重建的三阶段深网络
机译:使用离散小波变换的基于肤色分割的2D和3D人体姿势建模
机译:DeepVM:基于深度学习的方法,具有自动特征提取,用于2D输入数据虚拟计量
机译:基于深度学习的手姿势估计来自2D图像
机译:使用Bhattacharyya系数和局部线性嵌入的刚性和非刚性2D-3D姿势估计
机译:基于2D区域的分割和3D姿态估计使用3D形状的几何方法
机译:深度多视图2D姿势的3D人类姿势估计
机译:从2D位置弱监督3D人类位置的学习
机译:3D 3D生成3D网格模型的描述符的方法和识别姿势变换的3D网格模型的方法
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