[发明专利]一种基于Transformer解码器的3D人体模型重建方法在审
| 申请号： | 202111543921.9 | 申请日： | 2021-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN114463511A | 公开（公告）日： | 2022-05-10 |
| 发明（设计）人： | 刘盛;邹思宇;姚璐;李超楠;陈胜勇 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06T17/20 | 分类号： | G06T17/20;G06T5/00;G06V10/46;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 忻明年 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Transformer解码器的3D人体模型重建方法，对原始RGB图像进行预处理，将其输入卷积神经网络进行特征提取，获得图像网格特征；将模板3D人体模型的顶点坐标输入一个线性层，获得编码后的模板顶点特征，将图像网格特征融入当前状态的顶点特征，并最终形成变换后的顶点特征，将变换后的顶点特征通过上采样层进行上采样，并通过逆向线性层将顶点特征解码为最终预测的3D人体模型顶点坐标。本发明更加充分地利用了图像网格特征中的局部信息，同时对顶点特征变换过程施加严格的语义一致性约束，帮助网络忽略不必要的语义转换，聚焦于预测更精准的人体模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 transformer 解码器 人体模型 重建 方法 | ||
【主权项】：
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