ポーズ画像からの 3D 再構成に関する最近の研究では、ディープニューラルネットワークを使用して、テスト時の最適化を行わずにシーンレベルの 3D ジオメトリを直接推論できることが実証され、顕著な有

arxiv_reader のブックマーク 2023/08/22 11:47

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4741107362049874927/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2304.01480v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2304.01480v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2304.01480v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">FineRecon: 詳細な 3D 再構成のための深度認識フィードフォワード ネットワーク</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/reconstruction">reconstruction</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/representation">representation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/metric">metric</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/3D">3D</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li></ul><br><p style="clear: left"> ポーズ画像からの 3D 再構成に関する最近の研究では、ディープ ニューラル ネットワークを使用して、テスト時の最適化を行わずにシーンレベルの 3D ジオメトリを直接推論できることが実証され、顕著な有</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230822#bookmark-4741107362049874927"><span class="datetime-body">2023/08/22 11:47</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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