Další
Živý přenos začne již brzy!
Živý přenos již skončil.
Prezentace ještě nebyla nahrána!
  • title: DRWR: A Differentiable Renderer without Rendering for Unsupervised 3D Structure Learning from Silhouette Images
      0:00 / 0:00
      • Nahlásit chybu
      • Nastavení
      • Playlisty
      • Záložky
      • Titulky Off
      • Rychlost přehrávání
      • Kvalita
      • Nastavení
      • Debug informace
      • Server sl-yoda-v3-stream-011-alpha.b-cdn.net
      • Velikost titulků Střední
      • Záložky
      • Server
      • sl-yoda-v3-stream-011-alpha.b-cdn.net
      • sl-yoda-v3-stream-011-beta.b-cdn.net
      • 1150868944.rsc.cdn77.org
      • 1511650057.rsc.cdn77.org
      • Titulky
      • Off
      • en
      • Rychlost přehrávání
      • Kvalita
      • Velikost titulků
      • Velké
      • Střední
      • Malé
      • Mode
      • Video Slideshow
      • Audio Slideshow
      • Slideshow
      • Video
      Moje playlisty
        Záložky
          00:00:00
            DRWR: A Differentiable Renderer without Rendering for Unsupervised 3D Structure Learning from Silhouette Images
            • Nastavení
            • Sync diff
            • Kvalita
            • Nastavení
            • Server
            • Kvalita
            • Server

            DRWR: A Differentiable Renderer without Rendering for Unsupervised 3D Structure Learning from Silhouette Images

            12. července 2020

            Řečníci

            ZH

            Zhizhong Han

            Řečník · 0 sledujících

            CC

            Chao Chen

            Řečník · 0 sledujících

            YL

            Yu-Shen Liu

            Řečník · 0 sledujících

            O prezentaci

            Differentiable renderers have been used successfully for unsupervised 3D structure learning from 2D images because they can bridge the gap between 3D and 2D. To optimize 3D shape parameters, current renderers rely on pixel-wise losses between rendered images of 3D reconstructions and ground truth images from corresponding viewpoints. Hence they require interpolation of the recovered 3D structure at each pixel, visibility handling, and optionally evaluating a shading model. In contrast, here we p…

            Organizátor

            I2
            I2

            ICML 2020

            Účet · 2,6k sledujících

            Kategorie

            Umělá inteligence a data science

            Kategorie · 10,8k prezentací

            O organizátorovi (ICML 2020)

            The International Conference on Machine Learning (ICML) is the premier gathering of professionals dedicated to the advancement of the branch of artificial intelligence known as machine learning. ICML is globally renowned for presenting and publishing cutting-edge research on all aspects of machine learning used in closely related areas like artificial intelligence, statistics and data science, as well as important application areas such as machine vision, computational biology, speech recognition, and robotics. ICML is one of the fastest growing artificial intelligence conferences in the world. Participants at ICML span a wide range of backgrounds, from academic and industrial researchers, to entrepreneurs and engineers, to graduate students and postdocs.

            Baví vás formát? Nechte SlidesLive zachytit svou akci!

            Profesionální natáčení a streamování po celém světě.

            Sdílení

            Doporučená videa

            Prezentace na podobné téma, kategorii nebo přednášejícího

            Structure Mapping for Transferability of Causal Models
            06:39

            Structure Mapping for Transferability of Causal Models

            Purva Pruthi, …

            I2
            I2
            ICML 2020 5 years ago

            Pro uložení prezentace do věčného trezoru hlasovalo 0 diváků, což je 0.0 %

            Embodied language learning and the power of prediction
            27:23

            Embodied language learning and the power of prediction

            Felix Hill

            I2
            I2
            ICML 2020 5 years ago

            Pro uložení prezentace do věčného trezoru hlasovalo 0 diváků, což je 0.0 %

            Logarithmic Regret for Online Control
            14:47

            Logarithmic Regret for Online Control

            Dylan J. Foster, …

            I2
            I2
            ICML 2020 5 years ago

            Pro uložení prezentace do věčného trezoru hlasovalo 0 diváků, což je 0.0 %

            Model-Based Methods in Reinforcement Learning - Part 2: Model-based Control
            48:45

            Model-Based Methods in Reinforcement Learning - Part 2: Model-based Control

            Igor Mordatch, …

            I2
            I2
            ICML 2020 5 years ago

            Pro uložení prezentace do věčného trezoru hlasovalo 2 diváků, což je 0.2 %

            Poster Session
            21:45

            Poster Session

            Joshua Yao-Yu Lin, …

            I2
            I2
            ICML 2020 5 years ago

            Pro uložení prezentace do věčného trezoru hlasovalo 0 diváků, což je 0.0 %

            Musical Word Embedding: Bridging the Gap between Listening Contexts and Music
            17:28

            Musical Word Embedding: Bridging the Gap between Listening Contexts and Music

            Seungheon Doh, …

            I2
            I2
            ICML 2020 5 years ago

            Pro uložení prezentace do věčného trezoru hlasovalo 0 diváků, což je 0.0 %

            Zajímají Vás podobná videa? Sledujte ICML 2020