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. 5G将重新定义物联网和边缘计算

    导读 比上一代蜂窝服务(4G)相比,5G提供的无线蜂窝连接性具有更高的带宽.更低的延迟和更高的设备密度. 比上一代蜂窝服务(4G)相比,5G提供的无线蜂窝连接性具有更高的带宽.更低的延迟和更高的设备密 ...

  2. Day3-H-Alice and Bob HDU4268

    Alice and Bob's game never ends. Today, they introduce a new game. In this game, both of them have N ...

  3. Python数据分析在互联网寒冬下,数据分析师还吃香吗?

    伴随着移动互联网的飞速发展,越来越多用户被互联网连接在一起,用户所积累下来的数据越来越多,市场对数据方面人才的需求也越来越大,由此也带火了如数据分析.数据挖掘.算法等职业,而作为其中入门门槛相对较低. ...

  4. IDEA代码检验出错

    该软件功能过于强大,会自动检验执行所需要的代码,所以会报错,但实际上我们有写 例如 解决方法 File-->setting 将error改为warning

  5. Model Validation 和测试Post参数

    using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.ComponentM ...

  6. 吴裕雄 Bootstrap 前端框架开发——Bootstrap 辅助类:快速浮动

    <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title> ...

  7. k8s 各种网络方案【转】

    网络模型有了,如何实现呢? 为了保证网络方案的标准化.扩展性和灵活性,Kubernetes 采用了 Container Networking Interface(CNI)规范. CNI 是由 Core ...

  8. SpringCloud实战——(1)创建SpringCloud项目

    首先创建一个SpirngCloud工程,并添加公用依赖. <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <pr ...

  9. 新闻网大数据实时分析可视化系统项目——19、Spark Streaming实时数据分析

    1.Spark Streaming功能介绍 1)定义 Spark Streaming is an extension of the core Spark API that enables scalab ...

  10. linux 下office软件推荐

    概述 最近想使用LINUX下搭建服务器,所以查找一些需要用的软件. linux下最好的office解决办法 其实因为我是不怎么使用office的,我也不知道不同office有什么不一样,直到有一次写奖 ...