Ressourcen - PoseNet3D: Lernen von zeitlich konsistenten 3D-Gesten menschlicher Körper mittels Knowledge Distillation | Paper | HyperAI

HyperAI

Hauptbereich

GPU

Konsole
Dokumente
Preise

Pulse

Neuigkeiten

Ressourcen

Fachartikel
Notebooks
Datensätze
Wiki

Benchmarks

SOTA
LLM-Modelle
GPU-Bestenliste

Community

Veranstaltungen

Tools

Über uns Nutzungsbedingungen Datenschutzerklärung
Deutsch

Command Palette

Search for a command to run...

HyperAI
Papers
PoseNet3D: Lernen von zeitlich konsistenten 3D-Gesten menschlicher Körper mittels Knowledge Distillation

vor 6 Monaten

3D-Maschinenvision

Multi-Task-Lernen

Computer Vision

Ansatz/Rahmenwerk

Zusammenfassung Paper Benchmarks Ressourcen

dizhongzhu/Humanbody_Literatures

Gestalten Sie die Zukunft der Künstlichen Intelligenz

Über uns

Über uns Hilfe zu Datensätzen

Produkte

Neuigkeiten Notebooks Datensätze Wiki

Links

© HyperAI

GitHub Discord X (formerly Twitter)

HyperAI

Hauptbereich

GPU

Konsole
Dokumente
Preise

Pulse

Neuigkeiten

Ressourcen

Fachartikel
Notebooks
Datensätze
Wiki

Benchmarks

SOTA
LLM-Modelle
GPU-Bestenliste

Community

Veranstaltungen

Tools

Über uns Nutzungsbedingungen Datenschutzerklärung
Deutsch

Command Palette

Search for a command to run...

HyperAI
Papers
PoseNet3D: Lernen von zeitlich konsistenten 3D-Gesten menschlicher Körper mittels Knowledge Distillation

vor 6 Monaten

3D-Maschinenvision

Multi-Task-Lernen

Computer Vision

Ansatz/Rahmenwerk

Zusammenfassung Paper Benchmarks Ressourcen

dizhongzhu/Humanbody_Literatures

Gestalten Sie die Zukunft der Künstlichen Intelligenz

Über uns

Über uns Hilfe zu Datensätzen

Produkte

Neuigkeiten Notebooks Datensätze Wiki

Links

© HyperAI

GitHub Discord X (formerly Twitter)

13

13