两部分

1、Pose参数

2、Shape参数

一 Pose参数

共24个关节点,对应idx从0到23,图中3个小图分别表示zero shape只有idx节点分别绕x/y/z轴旋转。

其中蓝色线表示-pi/4旋转,黑色线表示pi/4旋转。

其中0为kinematic tree的root,控制全局旋转,所以不画出来。

所有关节点的组合并不能保证产生合理的模型。

二 Shape参数

zero pose时的Shape参数,序号为1~10。类似于PCA参数,每个参数单独变化,betas(idx) =[-9,0,9],这样,中间的表示mean shape。

转自:

http://wap.sciencenet.cn/blog-465130-1177111.html

SMPL模型Shape和Pose参数的更多相关文章

  1. 机器学习——XGBoost大杀器,XGBoost模型原理,XGBoost参数含义

    0.随机森林的思考 随机森林的决策树是分别采样建立的,各个决策树之间是相对独立的.那么,在我们得到了第k-1棵决策树之后,能否通过现有的样本和决策树的信息, 对第m颗树的建立产生有益的影响呢?在随机森 ...

  2. 【机器学习】随机森林 Random Forest 得到模型后,评估参数重要性

    在得出random forest 模型后,评估参数重要性 importance() 示例如下 特征重要性评价标准 %IncMSE 是 increase in MSE.就是对每一个变量 比如 X1 随机 ...

  3. 从信用卡欺诈模型看不平衡数据分类(1)数据层面:使用过采样是主流,过采样通常使用smote,或者少数使用数据复制。过采样后模型选择RF、xgboost、神经网络能够取得非常不错的效果。(2)模型层面:使用模型集成,样本不做处理,将各个模型进行特征选择、参数调优后进行集成,通常也能够取得不错的结果。(3)其他方法:偶尔可以使用异常检测技术,IF为主

    总结:不平衡数据的分类,(1)数据层面:使用过采样是主流,过采样通常使用smote,或者少数使用数据复制.过采样后模型选择RF.xgboost.神经网络能够取得非常不错的效果.(2)模型层面:使用模型 ...

  4. orm查询优化 MTV和MVC模型 字段的chioces参数 Ajax

    目录 一.ORM查询优化 1. all()查询 2. only()/defer()方法 (1)only()方法 (2)defer()方法 3. select_related()/prefetch_re ...

  5. Spark2.0机器学习系列之2:基于Pipeline、交叉验证、ParamMap的模型选择和超参数调优

    Spark中的CrossValidation Spark中采用是k折交叉验证 (k-fold cross validation).举个例子,例如10折交叉验证(10-fold cross valida ...

  6. springMvc-视图模型封装及注解参数

    1.视图模型封装,ModelAndView可以向页面返回视图的同时吧模型也传入页面 2.注解参数,springMvc很好的地方在于简单,高效,@RequestParam注解能非常好的取得页面参数 代码 ...

  7. 论文解读:3D Hand Shape and Pose Estimation from a Singl RGB Image

    本文链接:https://blog.csdn.net/williamyi96/article/details/89207640由于最近做到了一些 3D Hand Pose Estimation 相关的 ...

  8. NLP突破性成果 BERT 模型详细解读 bert参数微调

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/46997268 NLP突破性成果 BERT 模型详细解读 章鱼小丸子 不懂算法的产品经理不是好的程序员 ​关注她 82 人赞了该文章 Goo ...

  9. JVM内存模型以及堆分配参数

    程序计数器: 存放下一条要运行的指令:每个线程都必须用一个独立的程序计数器,用于记录下一条要运行的指令.程序计数器是一块线程私有的内存空间. JAVA虚拟机栈: 线程私有的内存空间,它保存方法的局部变 ...

随机推荐

  1. ubuntu 12.04 配置vsftpd 服务,添加虚拟用户,ssl加密

    1.对于12.04的vsftpd 有一些bug,推荐安装版本vsftpd_2.3.5-1ubuntu2ppa1_amd64.debapt-get install python-software-pro ...

  2. Prometheus组件

    Prometheus组件 上一小节,通过部署Node Exporter我们成功的获取到了当前主机的资源使用情况.接下来我们将从Prometheus的架构角度详细介绍Prometheus生态中的各个组件 ...

  3. English-Names

    English-Names 1. 西方姓名的组成 2. 职业姓氏 3. 更多相关链接 中国的姓名,姓氏在前,名子在后.传统也有中间字(世代字).名子非常多.所谓百家姓,姓氏数量有限,约500个左右. ...

  4. Iptables与LVS——从入门到放弃

    防火墙什么是防火墙?防火墙其实就是一个隔离的工具,工作于主机或者网络的边缘,对于进出本主机或者网络的报文根据事先定义好的网络规则做匹配监测.防火墙可以简单地划分为两大类:主机防火墙 网络防火墙     ...

  5. Linux centosVMware 压缩打包介绍、gzip压缩工具、bzip2压缩工具、xz压缩工具。

    一.压缩打包介绍 Lnux下常见的压缩文件通常是.tar.gz模式,还有.tar..gz..bz2..zip..tar.bz2..tar.xz. .gz:表示由gzip压缩工具压缩的文件 .bz2:表 ...

  6. java学习-初级入门-面向对象④-类与对象-类与对象的定义和使用2

    我们继续学习类与对象,上一篇我们定义了  坐标类(Point), 这次我们在Point的基础上,创建一个圆类(Circle). 案例:创建一个圆类 题目要求: 计算圆的周长和面积:求判断两个圆的位置关 ...

  7. 对于strlen()函数的一点小疑问

    看csapp时候,看一下char*[8],以为char*也是一字节,但是指针是地址,64位编译器下是8字节,所以sizeof(B)是64字节 后来又看strlen(). #include"s ...

  8. Opencv中常见的滤波方法

    滤波(模糊)的概念和作用: 图像滤波增强处理实质上就是运用滤波技术来增强图像的某些空间频率特征,以改善地物目标与领域或背景之间的灰度反差. 遥感系统成像过程中可能产生的”模糊”作用,常使遥感图像上某些 ...

  9. PHP7 源码整体框架

    一.PHP7语言执行原理 常用的高级语言有很多种,根据运行的方式不同,大体分为两种:编译型语言和解释型语言. 编译是指在应用源程序执行之前,就将程序源代码“翻译”成汇编语言,然后进一步根据软硬件环境编 ...

  10. metasploit练习

    复现ms08_067_netapi 使用模块 msf5 > use exploit/windows/smb/ms08_067_netapi 查看配置 msf5 exploit(windows/s ...