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基于单目RGB图像的三维手部姿态估计方法
1
作者
杨冰
徐楚阳
+1 位作者
姚金良
向学勤
《浙江大学学报(工学版)》
北大核心
2025年第1期18-26,共9页
现有的三维手部姿态估计方法大多基于Transformer技术,未充分利用高分辨率下的局部空间信息,为此提出基于改进FastMETRO的三维手部姿态估计方法.引入可变形注意力机制,使得编码器的设计不再受限于图像特征序列长度;引入交错更新多尺度...
现有的三维手部姿态估计方法大多基于Transformer技术,未充分利用高分辨率下的局部空间信息,为此提出基于改进FastMETRO的三维手部姿态估计方法.引入可变形注意力机制,使得编码器的设计不再受限于图像特征序列长度;引入交错更新多尺度特征编码器来融合多尺度特征,强化生成手部姿态;引入图卷积残差模块来挖掘网格顶点间的显式语义联系.为了验证所提方法的有效性,在数据集FreiHAND、HO3D V2和HO3D V3上开展训练及评估实验.结果表明,所提方法的回归精度优于现有先进方法,在FreiHAND、HO3D V2、HO3D V3上的普鲁克对齐-平均关节点误差分别为5.8、10.0、10.5 mm.
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关键词
三维手部姿态估计
TRANSFORMER
可变形注意力机制
交错更新多尺度特征编码器
神经网络
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职称材料
基于单阶段生成对抗网络的文本生成图像方法
2
作者
杨冰
那巍
向学勤
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期2412-2420,共9页
为了提高生成图像质量,提出新的文本生成图像方法,整体框架采用单阶段文本生成图像主干.在原有模型只使用句子信息生成图像的基础上,使用注意力机制把单词信息融入图像特征,采用合理地融入更多文本信息的方式提高生成图像的质量.引入对...
为了提高生成图像质量,提出新的文本生成图像方法,整体框架采用单阶段文本生成图像主干.在原有模型只使用句子信息生成图像的基础上,使用注意力机制把单词信息融入图像特征,采用合理地融入更多文本信息的方式提高生成图像的质量.引入对比损失,使相同语义图像之间更加接近,不同语义图像之间更加疏远,从而更好地保证文本与生成图像之间的语义一致性.在生成器中采用动态卷积来增强生成器的表达能力.实验结果表明,所提方法在数据集CUB(Fréchet inception distance(FID)从12.10提升到10.36)和数据集COCO(FID从15.41提升到12.74)上都获得了较好的性能提升.
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关键词
文本生成图像
注意力机制
对比损失
语义一致性
动态卷积
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职称材料
题名
基于单目RGB图像的三维手部姿态估计方法
1
作者
杨冰
徐楚阳
姚金良
向学勤
机构
杭州电子科技大学
计算
机
学院
杭州电子科技大学浙江省脑机协同智能重点实验室
杭州
灵伴
科技
有限公司
出处
《浙江大学学报(工学版)》
北大核心
2025年第1期18-26,共9页
基金
浙江省基础公益研究计划(LGG22F020027).
文摘
现有的三维手部姿态估计方法大多基于Transformer技术,未充分利用高分辨率下的局部空间信息,为此提出基于改进FastMETRO的三维手部姿态估计方法.引入可变形注意力机制,使得编码器的设计不再受限于图像特征序列长度;引入交错更新多尺度特征编码器来融合多尺度特征,强化生成手部姿态;引入图卷积残差模块来挖掘网格顶点间的显式语义联系.为了验证所提方法的有效性,在数据集FreiHAND、HO3D V2和HO3D V3上开展训练及评估实验.结果表明,所提方法的回归精度优于现有先进方法,在FreiHAND、HO3D V2、HO3D V3上的普鲁克对齐-平均关节点误差分别为5.8、10.0、10.5 mm.
关键词
三维手部姿态估计
TRANSFORMER
可变形注意力机制
交错更新多尺度特征编码器
神经网络
Keywords
3D hand poses estimation
Transformer
deformable attention
interleaved update multi-scale feature encoder
neural network
分类号
TP391 [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
基于单阶段生成对抗网络的文本生成图像方法
2
作者
杨冰
那巍
向学勤
机构
杭州电子科技大学
计算
机
学院
杭州电子科技大学浙江省脑机协同智能重点实验室
杭州
灵伴
科技
有限公司
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期2412-2420,共9页
基金
浙江省基础公益研究计划(LGG22F020027)
国家自然科学基金资助项目(61633010,U1909202)。
文摘
为了提高生成图像质量,提出新的文本生成图像方法,整体框架采用单阶段文本生成图像主干.在原有模型只使用句子信息生成图像的基础上,使用注意力机制把单词信息融入图像特征,采用合理地融入更多文本信息的方式提高生成图像的质量.引入对比损失,使相同语义图像之间更加接近,不同语义图像之间更加疏远,从而更好地保证文本与生成图像之间的语义一致性.在生成器中采用动态卷积来增强生成器的表达能力.实验结果表明,所提方法在数据集CUB(Fréchet inception distance(FID)从12.10提升到10.36)和数据集COCO(FID从15.41提升到12.74)上都获得了较好的性能提升.
关键词
文本生成图像
注意力机制
对比损失
语义一致性
动态卷积
Keywords
text-to-image generation
attention mechanism
contrastive loss
semantics consistency
dynamic convolution
分类号
TP393 [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
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1
基于单目RGB图像的三维手部姿态估计方法
杨冰
徐楚阳
姚金良
向学勤
《浙江大学学报(工学版)》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
基于单阶段生成对抗网络的文本生成图像方法
杨冰
那巍
向学勤
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
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