Unsupervised 3D pose transfer with cross consistency and dual reconstruction
The goal of 3D pose transfer is to transfer the pose from the source mesh to the target mesh while preserving the identity information (e.g., face, body shape) of the target mesh. Deep learning-based methods improved the efficiency and performance of 3D pose transfer. However, most of them are train...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Song, Chaoyue, Wei, Jiacheng, Li, Ruibo, Liu, Fayao, Lin, Guosheng |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Computer Science and Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2023
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/172191 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Hand PointNet : 3D hand pose estimation using point sets
بواسطة: Ge, Liuhao, وآخرون
منشور في: (2018) -
MODEL-BASED 6D OBJECT POSE ESTIMATION
بواسطة: TIAN MENG
منشور في: (2021) -
TOWARDS EFFICIENT AND GENERALIZABLE 3D HUMAN POSE ESTIMATION AND ITS APPLICATIONS
بواسطة: ZHANG JIANFENG
منشور في: (2024) -
Deformable pose traversal convolution for 3D action and gesture recognition
بواسطة: Weng, Junwu, وآخرون
منشور في: (2020) -
HUMAN POSE ESTIMATION FROM MONOCULAR VIDEOS
بواسطة: CHENG YU
منشور في: (2022)