来自云从科技和上海交通大学的研究者近期提出一种新型框架 DenseBody,可直接从一张彩色照片中获取 3D 人体姿势和形状.该研究设计了一种高效的 3D 人体姿势和形状表示,无需中间表示和任务,端到端地实现从单个图像到 3D 人体网格的生成. 多年以来,如何从单一图像估计人体的姿势和形状是多项应用都在研究的问题.研究者提出不同的方法,试图部分或者联合地解决此问题.本文将介绍一种端到端的方法,使用 CNN 直接从单个彩色图像重建完整的 3D 人体几何. 该领域的早期研究使用迭代优化方法从 2D
CVPR 2020几篇论文内容点评:目标检测跟踪,人脸表情识别,姿态估计,实例分割等 CVPR 2020中选论文放榜后,最新开源项目合集也来了. 本届CPVR共接收6656篇论文,中选1470篇,"中标率"只有22%,堪称十年来最难的一届. 目标检测 论文题目: Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via Adaptive Training Sample Selection 本文首先指出了基于锚
threejs 里面的3d管道的每个节点ID是唯一的,且对应x,y,z坐标.那么当需要从A点到B点的时候,可能出现有多条路径可走,此时便需要求出最短行走路径,因此用到一个寻路径算法.我们将问题简化如下: 后记:事实证明,下面这个算法有点缺陷,哈哈,其实少了一个查找深度,否则路径多的情况下会死掉,chrome dev会报 over max stack ~~ so, 加上一个递归深度就搞定了撒~~ var begId = 191; //起点ID var endId = 185; //终点ID //所