SGP：自我监督的几何感知 [CVPR 2021口头]自我监督的几何感知 介绍 简而言之，就我们所知，SGP是第一个在几何感知中进行特征学习的通用框架，而无需来自地面真实几何标签的任何监督。 SGP以EM方式运行。 它迭代执行几何模型的鲁棒估计以生成伪标签，并在嘈杂的伪标签的监督下进行特征学习。 我们将SGP应用于相机姿态估计和点云配准，证明其性能在大规模真实数据集中可与监督的oracle媲美甚至更好。 相机姿势估计 可以使用5pt-RANSAC生成的相对姿势标签训练类的深层图像特征，并通过

giz5 giz5修复了一些小错误，并改善了您的战斗经验。该国防部需要Minecraft 1.16 +，Fabric loader和Fabric api 特征 FastSneak-删除潜行动画 FullBright-产生夜视效果 ToggleSprint-允许您切换sprint NoHurtBobbing-禁用伤害动画 LowFire-降低射击高度 SoftSneak-增加潜行高度 ForceIcon-始终在屏幕上显示药水效果 AntiSwim-使用ViaVersion禁用服务器的游泳姿势

计算机视觉中的概率同步 （ ，和（ ，和 本页介绍了一系列工作，以描述各种同步问题中的多峰不确定性。 它还包括有关我们最近在CVPR 2020中出现的关于黎曼流形的度量同步的资源。下面简要说明了我们考虑的问题/方法： 通过Bingham分布和回弹测地线MCMC进行贝叶斯姿势图优化 抽象的 我们引入了回程测地马尔可夫链蒙特卡洛（TG-MCMC）算法来初始化姿势图优化问题，这些问题在诸如SFM（运动结构）或SLAM（同时定位和映射）等各种情况下产生。 TG-MCMC是同类产品中的首个产品，因为

VIBE：用于人体姿势和形状估计的视频推理[CVPR-2020] 请查看下面的YouTube视频，了解更多详细信息。 纸质视频 定性结果 ， ， ， ， 2020年IEEE计算机视觉和模式识别 特征 视频我nference对于B ODY姿势和体形ëstimation（VIBE）是视频姿势和形状推定方法。 它为输入视频的每一帧预测SMPL人体模型的参数。 请参阅我们的以获取更多详细信息。 此实现： 具有仅在PyTorch中实现的VIBE的演示和培训代码， 可以与多个人一起制作任