SLAM动态特征+身形影像深度学习，Facebook提出全身姿态捕捉新方案

SLAM电子邮件之后近定位自我关键时刻。

其次，这个工具并不需要配带者在较宽中的不可见，而在配带者之外可见的意味着，所述工具可以借助于革新近运动和可见的椭圆形特质来实质性改善结果。

再次，自我关键时刻有近的最大挑战之一是高质量样本集的可用性。为数百名人会拍下启动时的自我关键时刻录像带和眼睛/躯干关键时刻需要花费大量精力。在这项工作中的，工作团队尽可能地借助于现有样本集，值得注意是借助于过去几十年收集的动捕样本。所述动捕据通常只捕猎眼睛关节的革新近运动，不之外自我关键时刻的录像带。在其为基础上，科学研究医务人员同时提议了一种不仅必需合成终端界面自我关键时刻位图，而且可以合成与姿势转变关的的特性电子邮件的工具。实验室表明，这种合成样本集在单纯录像带上不具备很强的泛化战斗能力。再一，由于主要应用是AR和VR所设，所以工作团队提议了低提前所设计的三维空间以侦察在数据处理应用中的。

关的文章：Egocentric Pose Estimation from Human Vision Span 对于这篇文章，Facebook主要讲解并补救了一个之后近原因：从人类的视觉跨径有近配带者的自我关键时刻。这是一项不具备原创性的执行，主要是由于配带者的较宽非常有限，而且配带者在较宽中的实际上不可见。科学研究医务人员提议了一种之后近两阶段深进修工具，借助于之后近革新近运动历史记录位图特质和眼睛椭圆形特质。我们同时有近躯干和眼睛关键时刻，同时显式可执行欧几里得近束。检验推测这一三维空间的机动性抢眼，对监视器所设的转变不具备鲁棒性。同时，它必需借助于合成样本源，从而不致之后近收集大型新近样本集。

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