Day00


個人背景

慕尼黑工業大學化學系畢業,一個半導體業工程師,因緣際會下接觸到機器學習領域,半路出來從零開始學習python程式語言跟AI機器學習

參與動機

最近在做團體專題,很感謝分享開原資料專業的網友們以及在人體姿態預估的專家們所做的研究,因此我想將最近整理的資料以開發者寫作松這個比賽在CoderBridge平台分享給更多人

希望獲得的成果

希望以淺顯易懂的方式介紹用AI的方式製作3D動畫,讓更多人了解

規劃的寫作方向

介紹所使用到的AI技術搭配原文章翻譯,一天一篇翻譯技術文章

系列文連結的獨立文章

  1. Transfer Learning(遷移式學習)
  2. VGGNet(神經網路框架)
  3. YOLOv3(物件偵測)
  4. Openpose(人體姿態預估)
  5. Pose Proposal Netwroks(更快速的人體姿態預估)
  6. 3D Pose Baseline(2D資訊預測3Dz軸資訊)
  7. MMD(MikuMikuDance)
#Deep Learning #OpenPose #AI #MMD #YOLOv3 #Object Detection
深度學習中影像辨識技術用於捕捉人體動作姿態,所用到的一些技術原理還有應用模型方法,其中包含VGGNet, 物件偵測YOLOv3, 姿態Openpose, Pose Proposal Networks, 3D pose baseline; 再加上應用在3D動畫會用到的技術: MMD






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