检索结果-南通市图书馆

计算机辅助设计与图形学学报 2024年

作者：刘珏东南大学自动化学院东南大学复杂工程测量与控制教育部重点实验室

为了解决现有方法中，姿态特征在前向传播过程中的姿态失真问题，提出了一种基于双侧通道特征融合的姿态迁移网络. 首先，通过姿态编码器从源网格中提取固定长度的姿态编码，并将其和目标顶点组合成混合特征; 然后，设计了一种特... 详细信息

为了解决现有方法中，姿态特征在前向传播过程中的姿态失真问题，提出了一种基于双侧通道特征融合的姿态迁移网络. 首先，通过姿态编码器从源网格中提取固定长度的姿态编码，并将其和目标顶点组合成混合特征; 然后，设计了一种特征融合自适应实例归一化模块，通过2个侧通道处理三维网格的姿态和身份特征，使姿态特征在逐层前向传播中得到补偿，从而解决姿态失真问题; 最后，使用该模块构成的网格解码器，逐步将姿态迁移到目标网格上. 在SMPL， SMAL， FAUST和MultiGarment数据集上的实验结果表明，文中方法在保持较小网络结构的同时，评价指标PMD， CD， EMD分别达到0.57×10-4， 1.37×10-4， 13.40×10-3，成功地解决了姿态失真问题，同时能够适应不同顶点数的网格. 文中方法的代码详见https://***/YikiDragon/DSFFNet.

关键词：姿态迁移形变迁移卷积神经网络条件归一化

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