映维网CVPR 2020 AR/VR板块CV4ARVR科研论文汇总( 五 )
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我们介绍了在三维中重建和查看古旧立体图的新技术 。 利用来自加利福尼亚摄影博物馆的Keystone Mast图像集 ， 我们通过多个处理步骤来生成清晰立体图对 ， 包括校准数据 ， 校正变换和视差图 。 我们描述了一种从以实时速率在移动设备运行的场景中合成新视图的方法 ， 模拟了通过打开窗口查看这些历史场景的体验 。
19. Weakly-Supervised Mesh-Convolutional Hand Reconstruction in the Wild
By：Ariel AI, Twitter
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我们介绍了一种简单有效的单目三维手部姿态估计网络架构 。 所述网络架构由图像编码器和网格卷积解码器组成 ， 并通过直接的三维手部网格重建损失进行训练 。 我们在YouTube视频中收集一个大规模的手部动作数据集来训练我们的网络 ， 并将其用作弱监督的来源 。 我们基于弱监督网格卷积的系统在很大程度上优于最新的方法 ， 甚至可以将原始基准上的错误减半 。 最终的网络将通过在移动手机运行的实时多人手姿势估计演示内容进行展示 。
【映维网CVPR 2020 AR/VR板块CV4ARVR科研论文汇总】原文链接：https://yivian.com/news/75872.html
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