Modelo de aprendizagem profunda para a estimativa da pose humana no espaço e no tempo - Grinciunaite, Agne
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Este livro explora as capacidades das redes neuronais convolucionais para lidar com uma tarefa que é facilmente gerível para os humanos: perceber a pose 3D de um corpo humano a partir de vários ângulos. No entanto, na nossa abordagem, estamos limitados à utilização de um sistema de visão monocular. Para este efeito, é aplicada uma abordagem de rede neural convolucional em vídeos RGB e é alargada a convoluções tridimensionais. Isto é feito através da codificação da dimensão temporal nos vídeos como a terceira dimensão no espaço convolucional, e regredindo diretamente para as posições das…mehr

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Produktbeschreibung
Este livro explora as capacidades das redes neuronais convolucionais para lidar com uma tarefa que é facilmente gerível para os humanos: perceber a pose 3D de um corpo humano a partir de vários ângulos. No entanto, na nossa abordagem, estamos limitados à utilização de um sistema de visão monocular. Para este efeito, é aplicada uma abordagem de rede neural convolucional em vídeos RGB e é alargada a convoluções tridimensionais. Isto é feito através da codificação da dimensão temporal nos vídeos como a terceira dimensão no espaço convolucional, e regredindo diretamente para as posições das articulações do corpo humano no espaço de coordenadas 3D. Esta investigação mostra a capacidade de uma rede deste tipo para atingir o desempenho mais avançado no conjunto de dados Human3.6M selecionado, demonstrando assim a possibilidade de representar com êxito dados temporais com uma dimensão adicional na operação convolucional.
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Autorenporträt
Agne Grinciunaite se licenció en Estadística por la Vilniaus Universitetas y obtuvo un máster en Informática por la Vilniaus Gedimino Technikos Universitetas y la Universitat Politècnica de Catalunya. Agne cuenta con una amplia experiencia en los campos de la consultoría informática y la ingeniería de software, con especial atención a las aplicaciones de aprendizaje automático para Big Data.