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面向姿态估计的组件感知自适应算法
被引量：
2
1
作者
陈耀东
刘琴
彭蝶飞
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第11期257-264,共8页
针对姿态估计的结构化输出特点,提出一种领域自适应学习算法。建立一种组件感知的参数学习过程,根据目标的各组件调整自适应参数,提升模型的泛化能力。依据领域自适应算法特点引入基于主动学习样本选取策略,提升模型的学习效率。对特征...
针对姿态估计的结构化输出特点,提出一种领域自适应学习算法。建立一种组件感知的参数学习过程,根据目标的各组件调整自适应参数,提升模型的泛化能力。依据领域自适应算法特点引入基于主动学习样本选取策略,提升模型的学习效率。对特征分布差异的2种训练场景进行模拟实验,结果表明,该算法训练的模型在平均准确率上比传统学习算法提升6%～8%,比已有的自适应算法提升2%～4%,使用样本选取策略后,则进一步提升约2%。
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关键词
领域自适应
组件感知
姿态估计
主动学习
结构化支持向量机
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职称材料
组件感知的高分辨率三维物体重建方法
被引量：
3
2
作者
沈伟超
马天朔
+1 位作者
武玉伟
贾云得
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第12期1887-1898,共12页
基于体素表示的三维物体重建计算代价会随着体素分辨率的增加呈立方增长.为了缓解这一问题,提出组件感知的三维物体重建方法,将三维物体分解成多个组件,通过预测组件几何结构和组装组件的方式重建三维物体,从而将高分辨率三维物体的重...
基于体素表示的三维物体重建计算代价会随着体素分辨率的增加呈立方增长.为了缓解这一问题,提出组件感知的三维物体重建方法,将三维物体分解成多个组件,通过预测组件几何结构和组装组件的方式重建三维物体,从而将高分辨率三维物体的重建问题分解成一系列低分辨率组件的重建问题.组件感知的三维物体重建方法使用组件位置预测模块预测所有组件的位置;使用组件特征提取模块融合组件表观特征与组件几何特征生成组件联合特征;使用组件几何结构重建模块根据组件联合特征重建组件的几何形状;最后将所有组件按其位置信息组装成高分辨率的三维物体.实验使用ShapeNet数据集在一个拥有12 GB内存的NVIDIA 1080 Maxwell GPU上进行.对比方法包括一个基于八叉树的高分辨率重建方法、一个基于LSTM的低分辨率重建方法和一个使用编码器-解码器架构的Baseline方法.高分辨率重建结果显示,组件感知的三维物体重建方法能够以较小的计算代价取得满意的高分辨率三维物体重建精度.在低分辨率重建实验上,该方法也取得了更高的重建精度,在13个类别上的平均精度达到了0.618.
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关键词
组件感知
的三维重建
深度学习
高分辨率三维重建
体素表示
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职称材料
题名
面向姿态估计的组件感知自适应算法
被引量：
2
1
作者
陈耀东
刘琴
彭蝶飞
机构
长沙师范学院信息与工程系
湖南省教育科学研究院职业教育与成人教育研究所
长沙师范学院科研与学科建设处
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第11期257-264,共8页
基金
教育部人文社科基金青年项目"大数据驱动下学龄前儿童行为问题分析与预测研究"(17YJCZH028)
湖南省教育厅科学研究项目优秀青年项目"生态小镇智慧管理平台构建--以浔龙河为个案的研究"(16B025)
湖南省社会科学联合会智库项目"基于智慧旅游的景区游客体验模型构建及优化调控研究"(ZK17)
文摘
针对姿态估计的结构化输出特点,提出一种领域自适应学习算法。建立一种组件感知的参数学习过程,根据目标的各组件调整自适应参数,提升模型的泛化能力。依据领域自适应算法特点引入基于主动学习样本选取策略,提升模型的学习效率。对特征分布差异的2种训练场景进行模拟实验,结果表明,该算法训练的模型在平均准确率上比传统学习算法提升6%～8%,比已有的自适应算法提升2%～4%,使用样本选取策略后,则进一步提升约2%。
关键词
领域自适应
组件感知
姿态估计
主动学习
结构化支持向量机
Keywords
domain adaptation
component-aware
pose estimation
active learning
Structural Support Vector Machine(S-SVM)
分类号
TP37 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
组件感知的高分辨率三维物体重建方法
被引量：
3
2
作者
沈伟超
马天朔
武玉伟
贾云得
机构
北京理工大学计算机学院
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第12期1887-1898,共12页
基金
国家自然科学基金(61773062).
文摘
基于体素表示的三维物体重建计算代价会随着体素分辨率的增加呈立方增长.为了缓解这一问题,提出组件感知的三维物体重建方法,将三维物体分解成多个组件,通过预测组件几何结构和组装组件的方式重建三维物体,从而将高分辨率三维物体的重建问题分解成一系列低分辨率组件的重建问题.组件感知的三维物体重建方法使用组件位置预测模块预测所有组件的位置;使用组件特征提取模块融合组件表观特征与组件几何特征生成组件联合特征;使用组件几何结构重建模块根据组件联合特征重建组件的几何形状;最后将所有组件按其位置信息组装成高分辨率的三维物体.实验使用ShapeNet数据集在一个拥有12 GB内存的NVIDIA 1080 Maxwell GPU上进行.对比方法包括一个基于八叉树的高分辨率重建方法、一个基于LSTM的低分辨率重建方法和一个使用编码器-解码器架构的Baseline方法.高分辨率重建结果显示,组件感知的三维物体重建方法能够以较小的计算代价取得满意的高分辨率三维物体重建精度.在低分辨率重建实验上,该方法也取得了更高的重建精度,在13个类别上的平均精度达到了0.618.
关键词
组件感知
的三维重建
深度学习
高分辨率三维重建
体素表示
Keywords
component-aware 3D reconstruction
deep learning
high-resolution 3D reconstruction
voxel repre-sentation
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向姿态估计的组件感知自适应算法
陈耀东
刘琴
彭蝶飞
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018
2
在线阅读
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职称材料
2
组件感知的高分辨率三维物体重建方法
沈伟超
马天朔
武玉伟
贾云得
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
3
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职称材料
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