文件名称：animal_papers:出色的论文，用于无标记动物运动捕捉和3D重建
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更新时间：2024-04-19 10:35:15
motion-capture papers 3d-reconstruction animal markerless
动物纸收藏（进行中） 最近，无标记动物运动捕捉和3D重建在计算机视觉界引起了越来越多的关注。 在无标记人类运动捕捉的卓越技术的启发下，出现了一些关于动物建模和重建的出色文献，例如和 。 但是，计算机视觉方法可以捕获工业级动物的自然运动还有很长的路要走。 因此，我贡献了这个存储库，以跟踪实现高质量动物捕获这一最终目标的每一步。 如果您想添加/删除文章，请发送电子邮件至 （al17，邮件为tsinghua dot edu dot cn）。 感谢所有作者的贡献和支持。 动物自发行为映射的分层3D运动学习框架黄康，韩亚宁，陈可，潘宏丽，易文玲，李小西，刘思远，，在biorxiv 2021 大行为：深度行为剖析的新时代中的挑战和机遇卢卡斯·冯·齐格勒（Lukas von Ziegler），奥利弗·斯特曼（Oliver Sturman），约翰内斯·博哈切克（Johannes Bohacek）