论文笔记 Large Pose 3D Face Reconstruction from a Single Image via Direct Volumetric CNN Regression

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Large Pose 3D Face Reconstruction from a Single Image via Direct Volumetric CNN Regression 该文献采用一个新型的VRN网络对任意的面部姿势和表情的2D图片进行3D面部重建,并绕过3D可变模型的构造(在训练期间)和拟合(在测试期间). volumetric representation 文献中是通过CNN回归来预测3D面部的顶点,直接对所有的3D面部点进行预测的话不利于VRN的学习.该文献中将mesh转换为v…

3D Face Reconstruction

方法1 Large Pose 3D Face Reconstruction from a Single Image via Direct Volumetric CNN Regression http://aaronsplace.co.uk/papers/jackson2017recon/ demo http://cvl-demos.cs.nott.ac.uk/vrn/index.php 原始图像 …

基于3D卷积神经网络的人体行为理解（论文笔记）（转）

基于3D卷积神经网络的人体行为理解(论文笔记) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 最近看Deep Learning的论文,看到这篇论文:3D Convolutional Neural Networks for Human Action Recognition.比较感兴趣是CNN是怎么应用于行为理解的,所以就看看.这篇论文发表在TPAMI2013.它基本上没有公式的,论文倾于从论述角度描述它的基本方法和实现效果.另外,对于怎么去训练也没有具体的…

论文笔记之：Visual Tracking with Fully Convolutional Networks

论文笔记之:Visual Tracking with Fully Convolutional Networks ICCV 2015 CUHK 本文利用 FCN 来做跟踪问题,但开篇就提到并非将其看做是一个黑匣子,只是用来提取特征,而是在大量的图像和 ImageNet 分类任务上关于 CNN 的 feature 做了大量的深度的研究.这些发现促使他们设计了该跟踪系统,他们发现: 不同的卷积层会从不同的角度来刻画目标.顶层的 layer 编码了更多的关于语义特征并且可以作为种类检测器,而底层的…

论文笔记(1)：Deep Learning.

论文笔记1:Deep Learning 2015年,深度学习三位大牛(Yann LeCun,Yoshua Bengio & Geoffrey Hinton),合作在Nature上发表深度学习的综述性论文,介绍了什么是监督学习.反向传播来训练多层神经网络.卷积神经网络.使用深度卷积网络进行图像理解.分布式特征表示与语言处理.递归神经网络,并对深度学习技术的未来发展进行展望. 原文摘要: 1,深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示. …

论文笔记之：Natural Language Object Retrieval

论文笔记之:Natural Language Object Retrieval 2017-07-10 16:50:43 本文旨在通过给定的文本描述,在图像中去实现物体的定位和识别.大致流程图如下: 此处,作者强调了一点不同之处: Natural language object retrieval differs from text-based image retrieval task as it involves spatial information about objects with…

Video Frame Synthesis using Deep Voxel Flow 论文笔记

Video Frame Synthesis using Deep Voxel Flow 论文笔记 arXiv 摘要:本文解决了模拟新的视频帧的问题,要么是现有视频帧之间的插值,要么是紧跟着他们的探索.这个问题是非常具有挑战性的,因为,视频的外观和运动是非常复杂的.传统 optical-flow-based solutions 当 flow estimation 失败的时候,就变得非常困难:而最新的基于神经网络的方法直接预测像素值,经常产生模糊的结果. 于是,在此motivation的基础上,作者…