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冉启材; 王亮军; 方昱春; 倪兰;
上海大学计算机工程与科学学院;
上海大学文学院;
时空图卷积; 姿态迁移; 特征增强; 图像生成;
机译:双分支深神经网络在弹性边界附近预测泡沫迁移的应用
机译:基于时空特征的快速人体动作识别网络
机译:具有时间模式特征的深时空LSTM网络,用于3D人体动作识别
机译:考虑相互依赖和相机运动的时空特征,基于时空特征的关键点
机译:用于运动识别和姿态估计的不变人体姿态特征提取
机译:通过重建3D面部模型和2D图像之间的关键点匹配的头部姿态估计
机译:利用卷积网络学习人体姿态估计特征
机译:基于关键点密度的区域提议,用于使用具有卷积神经网络特征的区域进行细粒度目标检测和分类。
机译:用于快速,稳健地识别图像中特定产品的方法和系统,该方法包括特征提取步骤,参考图像索引阶段,图像咨询中物体识别阶段,根据图像的面积归一化关键点的比例参照对象的兴趣并消除可对基于标准量表的识别过程做出有效贡献的关键点
机译:基于人体关键点的神经网络裁剪算法
机译:在一个一方面提高电信网络的无线电接入网络的接入点以及在另一个用户手上的可用带宽的方法,用于增强可用带宽,接入点,用于增强和可用的接入点的系统计算机程序产品
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