文献
J-GLOBAL ID:202202254779025568
整理番号:22A0789198
PoP-Net:深さ画像からのマルチパーソン3D姿勢推定のための部品ネットワーク上の姿勢【JST・京大機械翻訳】
PoP-Net: Pose over Parts Network for Multi-Person 3D Pose Estimation from a Depth Image
著者 (6件):
Guo Yuliang
(InnoPeak Technology, Inc.,OPPO US Research Center)
,
Li Zhong
(InnoPeak Technology, Inc.,OPPO US Research Center)
,
Li Zekun
(InnoPeak Technology, Inc.,OPPO US Research Center)
,
Du Xiangyu
(InnoPeak Technology, Inc.,OPPO US Research Center)
,
Quan Shuxue
(InnoPeak Technology, Inc.,OPPO US Research Center)
,
Xu Yi
(InnoPeak Technology, Inc.,OPPO US Research Center)
資料名:
IEEE Conference Proceedings
(IEEE Conference Proceedings)
巻:
2022
号:
WACV
ページ:
3917-3926
発行年:
2022年
JST資料番号:
W2441A
資料種別:
会議録 (C)
記事区分:
原著論文
発行国:
アメリカ合衆国 (USA)
言語:
英語 (EN)