DGPose: Deep Generative Models for Human Body Analysis
Deep generative modelling for human body analysis is an emerging problem with many interesting applications. However, the latent space learned by such approaches is typically not interpretable, resulting in less flexibility. In this work, we present deep generative models for human body analysis in...
Автори: | de Bem, R, Ghosh, A, Ajanthan, T, Miksik, O, Boukhayma, A, Siddharth, N, Torr, P |
---|---|
Формат: | Journal article |
Опубліковано: |
Springer
2020
|
Схожі ресурси
Схожі ресурси
-
A semi-supervised deep generative model for human body analysis
за авторством: De Bem, R, та інші
Опубліковано: (2019) -
A conditional deep generative model of people in natural images
за авторством: De Bem, R, та інші
Опубліковано: (2019) -
3D hand shape and pose from images in the wild
за авторством: Boukhayma, A, та інші
Опубліковано: (2020) -
Cross-modal deep face normals with deactivable skip connections
за авторством: Abrevaya, VF, та інші
Опубліковано: (2020) -
Variational mixture-of-experts autoencoders for multi-modal deep generative models
за авторством: Shi, Y, та інші
Опубліковано: (2019)