ECCV18
新たなDomain変換の手法Non-Adversarial domain Mapping(NAM)を提案。GANに基づかないので安定して射影の学習が可能。 Non-Adversarial Exact Matching 単純な仮定が成り立つ場合から始める。ドメインXとYから得られたデータ集合{}と{}を考え、それぞれのに…
http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Albert_Pumarola_Anatomically_Coherent_Facial_ECCV_2018_paper.pdf ECCV 2018 Best Paper Honorable Mention 表情編集のためのGANを提案した研究。心理学分野における"Facial Action Coding System…
http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Martin_Sundermeyer_Implicit_3D_Orientation_ECCV_2018_paper.pdf ECCV18 Best Paper Award 高速に6DoF物体検出(位置だけでなく対象物体の姿勢情報も同時に推定する問題)を行う方法を提案。 検出対…