NeuralDome: A Neural Modeling Pipeline on Multi-View Human-Object Interactions

Humans constantly interact with objects in daily life tasks. Capturing such processes and subsequently conducting visual inferences from a fixed viewpoint suffers from occlusions, shape and texture ambiguities, motions, etc. To mitigate the problem, it is essential to build a training dataset that c...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Proceedings (IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Online) s. 8834 - 8845
Hlavní autoři:	Zhang, Juze, Luo, Haimin, Yang, Hongdi, Xu, Xinru, Wu, Qianyang, Shi, Ye, Yu, Jingyi, Xu, Lan, Wang, Jingya
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 01.06.2023
Témata:	3D from multi-view and sensors Computer vision Geometry Pipelines Rendering (computer graphics) Shape Training Visualization
ISSN:	1063-6919
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!