万古神帝最新资讯：探索自然界中的DeepCap技术，深入研究文本分类与频域图注意力网络的应用，以及CVPR 2020中基于多视角自然图片的弱监督3D姿态估计方法。同时，了解基于参数无关风格投影的任意风格迁移技术。
DeepCap：基于弱监督的单目动作捕捉
论文名称：DeepCap: Monocular Human Performance Capture Using Weak Supervision
作者：Habermann Marc、Xu Weipeng、Zollhoefer Michael、Pons-Moll Gerard、Theobalt Christian
发表时间：2020年3月18日
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动作捕捉在电影制作和虚拟/增强现实领域具有重要应用。本文提出了一种基于深度学习的单目密集动作捕捉方法，在训练阶段使用多视角图像进行弱监督训练。网络架构分为两个独立网络，以解耦任务为姿态估计和表面非刚性形变。这一方法在质量和鲁棒性上优于目前最优方法。
使用嵌入正则化和软相似度度量的方法对文本分类问题进行处理
论文名称：Text classification with word embedding regularization and soft similarity measure
作者：Vít Novotný, Eniafe Festus Ayetiran, Michal Štefánik, Petr Sojka
发表时间：2020年3月10日
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文章详细介绍了对词嵌入进行正则化的方法，并提出了对现有正则化方法的一些优化。在多个数据集上的验证显示，这种基于正交化法的词嵌入正则化能够有效减少训练时间和内存消耗，同时提升分类能力。
频域图注意力网络
论文名称：Spectral Graph Attention Network
作者：Heng Chang, Yu Rong, Tingyang Xu, Wenbing Huang, Somayeh Sojoudi, Junzhou Huang, Wenwu Zhu
发表时间：2020年3月16日
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本文提出的频域图注意力网络通过引入全局视角，对图结构信息进行显式编码。这种机制可以更好地捕捉全局特征，同时减少参数数目，从而实现高效性。
CVPR 2020 基于多视角自然图片的弱监督3D姿态估计
论文名称: Weakly-Supervised 3D Human Pose Learning via Multi-view Images in the Wild
authors: Umar Iqbal et al.
published on March 17th of CVPR 2020
基于参数无关风格投影的任意风格迁移
论文名称: Parameter-Free Style Projection for Arbitrary Style Transfer
authors: Siyu Huang et al.
published on March 17th
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