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基于深度学习的数据生成和三维姿态估计

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基于深度学习的数据生成和三维姿态估计
论文目录
 
中文摘要第1-9页
ABSTRACT第9-10页
1 绪论第10-14页
  1.1 课题研究背景及意义第10-11页
  1.2 本文主要工作第11-14页
2 相关工作第14-17页
  2.1 人体姿态数据库第14-16页
    2.1.1 二维姿态估计第14-15页
    2.1.2 三维姿态估计第15-16页
  2.2 人体姿态数据合成第16页
  2.3 域迁移算法第16-17页
3 基于渲染数据的人体三维姿态回归第17-29页
  3.1 概述第17-24页
    3.1.1 人体姿态空间建模第18-21页
    3.1.2 人体纹理贴图第21-23页
    3.1.3 渲染与合成第23-24页
  3.2 域迁移算法第24-28页
    3.2.1 模型设计第25-26页
    3.2.2 模型训练第26-28页
  3.3 本章小结第28-29页
4 实验结果以及分析第29-37页
  4.1 用于评估的数据库第29页
  4.2 人体三维姿态估计第29-33页
  4.3 域迁移训练结果第33-34页
  4.4 实验结果与其他算法的对比第34-36页
    4.4.1 数据规模分析第34页
    4.4.2 纹理变化分析第34-35页
    4.4.3 渲染数据库上的评估第35-36页
  4.5 三维重建第36-37页
5 总结与展望第37-39页
参考文献第39-44页
致谢第44-45页
攻读学位期间发表的学术论文和参加科研情况第45-46页
学位论文评阅及答辩情况表第46页

本篇论文共46页,点击这进入下载页面
 
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