適応階層的変形によるヒト姿勢伝達【JST・京大機械翻訳】

Zhang Jinsong; Liu Xingzi; Li Kun

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200188299834 整理番号：22P0217496

適応階層的変形によるヒト姿勢伝達【JST・京大機械翻訳】

Human Pose Transfer by Adaptive Hierarchical Deformation

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (3件)： , ,
資料名：
発行年： 2020年12月12日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年12月12日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

誤整列画像生成タスクとしての人間姿勢移動は非常に困難である。既存の方法は,入力情報を効果的に利用できず,それは,しばしば,毛と布のスタイルと形状を保存することができない。本論文では,2つの階層的変形レベルを有する適応人間姿勢転送ネットワークを提案した。第1の水準は,目標姿勢で整列する人間の意味構文解析を生み出して,第2の水準は,意味誘導によって目標姿勢で最終的テクスチャ化人画像を作り出す。有効な情報としてすべての画素を処理するバニラ畳込みの欠点を避けるために,著者らは,2つのレベルにおいてゲート畳込みを用いて,重要な特徴を動的に選択して,層によって画像層を適応的に変形させた。著者らのモデルは,非常に少ないパラメータを持ち,収束するのが速い。実験結果は,著者らのモデルが,最先端の方法より,より少ないパラメータで,より一貫した毛,顔,および布でより良い性能を達成することを証明した。さらに,この方法を衣服テクスチャ移動に適用することができる。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , , , ,

パターン認識 , 図形・画像処理一般

, ,

前のページに戻る