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Título : Capsule Networks for 3D Pose Estimation in Computer Graphics
Autor : Picos, Kenia
Orozco Rosas, Ulises
Cuesta-Infante, Alfredo
Sanz, Antonio
Pantrigo, Juan José
Palabras clave : Capsule Networks;3D pose estimation
Sede: Campus Tijuana
Fecha de publicación : mar-2020
Resumen : Pose estimation is an important task for novel engineering applications, such as virtual and augmented reality (VR/AR), pose-based video games, object reconstruction, target tracking, driving assistance and recent sports analytics. Commonly, an efficient pose estimation system depends on the pose visualization given by a 3D configuration of location, orientation, and scaling parameters of the target. In this work we implement Capsule Networks to solve 3D pose estimation in computer graphics of rigid objects using a multi-GPU architecture
URI : https://repositorio.cetys.mx/handle/60000/1468
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