文件名称:2020年CVPR最佳论文
文件大小:1.32MB
文件格式:PDF
更新时间:2023-07-17 07:24:22
2020年 CVPR 最佳论文
最佳论文提出了一种无需外部监督即可从原始单视图图像中学习3D变形对象的方法。该方法基于自动编码器,该自动编码器将每个输入图像分解为深度,反射率,视角和照明。为了在无监督的情况下解构这些组件,作者使用了以下事实:许多对象类别至少在原则上具有对称结构。
文件名称:2020年CVPR最佳论文
文件大小:1.32MB
文件格式:PDF
更新时间:2023-07-17 07:24:22
2020年 CVPR 最佳论文
最佳论文提出了一种无需外部监督即可从原始单视图图像中学习3D变形对象的方法。该方法基于自动编码器,该自动编码器将每个输入图像分解为深度,反射率,视角和照明。为了在无监督的情况下解构这些组件,作者使用了以下事实:许多对象类别至少在原则上具有对称结构。