warping

风格迁移1-07：Liquid Warping GAN(Impersonator)-源码无死角解析（2）-数据读取，预处理

以下链接是个人关于LiquidWarpingGAN(Impersonator)-姿态迁移，所有见解，如有错误欢迎大家指出，我会第一时间纠正。有兴趣的朋友可以加微信：a944284742相互讨论技术。若是帮助到了你什么，一定要记得点赞！因为这是对我最大的鼓励。风格迁移1-00：LiquidWarpingGAN(Impersonator)-目录-史上最新无死角讲解前言根据上篇博客介绍的train.py
江南才尽，年少无知！·2020-08-03 07:28

风格迁移1-01：Liquid Warping GAN(Impersonator)-资源下载（前奏准备）

以下链接是个人关于LiquidWarpingGAN(Impersonator)-姿态迁移，所有见解，如有错误欢迎大家指出，我会第一时间纠正。有兴趣的朋友可以加微信：a944284742相互讨论技术。若是帮助到了你什么，一定要记得点赞！因为这是对我最大的鼓励。风格迁移1-00：LiquidWarpingGAN(Impersonator)-目录-史上最新无死角讲解话不多说，先请大家分别下载好以下东西：
江南才尽，年少无知！·2020-08-03 07:28

姿态转移---Liquid Warping GAN

一、核心目标在统一的框架下实现（三个任务）1）人体动作转移；2）外观转移，比如衣服等；3）新颖的视图合成（人体不同角度的展现）。二、创新点为了保留源信息，例如纹理，样式，颜色和脸部身份，提出了一种带有液体翘曲块（LWB）的液体翘曲GAN，它可以在图像和特征空间中传播源信息。具体来说，通过消噪卷积自动编码器提取源特征，以很好地表征源身份。三、提出原因（根据目前的挑战）现有方法挑战1）难以在其网络体系
释然强·2020-08-03 07:43

FW-GAN: Flow-navigated Warping GAN for Video Virtual Try-on翻译

FW-GAN：用于虚拟视频试穿的流指导变换GAN摘要：在目前越来越受关注的基于图像的虚拟试衣系统之外，我们进一步开发了基于视频的虚拟试衣系统，它可以精确地精确地将衣服转移到人身上，并且能以任意姿势生成效果逼真的视频。直接采用现有的基于图像的方法往往无法生成自然逼真的连贯视频。在本工作中，我们提出流指导变换的生成对抗网络（FW-GAN），这是一种新的框架，通过学习来合成虚拟试衣视频，这种学习是基于一
喝杯茶就不困了·2020-08-03 03:11

阅读笔记（ECCV 2018）GreenWarps: A Two-Stage Warping Model for Stitching Images Using Diffeomorphic Meshes

参考文献JacobGM,DasS.GreenWarps:ATwo-StageWarpingModelforStitchingImagesUsingDiffeomorphicMeshesandGreenCoordinates[C]//EuropeanConferenceonComputerVision.Springer,Cham,2018:740-744.摘要图像拼接是在图像中存在大视差时要解决的难
Only柚·2020-08-02 22:29

风格迁移1-02：Liquid Warping GAN(Impersonator)-源码模型测试-报错解决

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江南才尽，年少无知！·2020-08-02 21:40

风格迁移1-00：Liquid Warping GAN(Impersonator)-目录-史上最新无死角讲解

接下来，我会为大家无死角的解析LiquidWarpingGAN(Impersonator)，其属于姿态迁移系列，之前的文章，如下(以下是我工作的所有项目，每一个项目都是，我都做了百分百的详细解读，随着项目增多，为了方便不臃肿，所以给出以下链接)视觉工作项目-为后来的你，提供一份帮助！我相信，关于上科大、腾讯提出的LiquidWarpingGAN，Impersonator(姿态迁移)的讲解，我的这一
江南才尽，年少无知！·2020-08-02 21:09

风格迁移1-09：Liquid Warping GAN(Impersonator)-源码无死角解析（4）-hmr以及render

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江南才尽，年少无知！·2020-08-02 20:35

DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）的介绍

在日常的生活中我们最经常使用的距离毫无疑问应该是欧式距离，但是对于一些特殊情况，欧氏距离存在着其很明显的缺陷，比如说时间序列，举个比较简单的例子，序列A：1,1,1,10,2,3，序列B：1,1,1,2,10,3，如果用欧氏距离，也就是distance[i][j]=(b[j]-a[i])*(b[j]-a[i])来计算的话，总的距离和应该是128，应该说这个距离是非常大的，而实际上这个序列的图像是十
君子美玉·2020-07-29 20:27

【图像处理】DIBR-3D图像变换（3D Image Warping）

【图像处理】DIBR-3D图像变换（3DImageWarping）分类：图像处理2013-03-2515:16580人阅读评论(0)收藏举报图像图形目录(?)[+]DIBR的核心就是首先利用深度信息将参考图像投影到三维欧式空间，然后再将三维空间点投影到虚拟摄像机的成像平面上。在计算机图形学中被称为3DImageWarping技术。像素坐标系和图像坐标系如图一所示，三维空间点在成像平面上的位置可以通
pi9nc·2020-07-11 14:24

DTW(Dynamic Time Warping) 动态时间规整

DTW将自动warping扭曲时间序列（即在时间轴上进行局部的缩放），使得两个序列的形态尽可能的一致，得到最大可能的相似度。
X猪·2020-07-06 00:47

【Tensorflow】如何使用PWC-Net网络输出运动中的光流图像

对应的项目：PWC-Net对应的论文：PWC-Net:CNNsforOpticalFlowUsingPyramid,Warping,andCostVolume,CVPR2018(Oral)在这里由于原项目是使用
小松与蘑菇·2020-07-04 01:37

DTW(Dynamic Time Warping)算法

warping
xmucas·2020-06-30 03:15

Dynamic Time Warping 动态时间规整算法

DynamicTimeWarping（DTW）是一种衡量两个时间序列之间的相似度的方法，主要应用在语音识别领域来识别两段语音是否表示同一个单词。1.DTW方法原理在时间序列中，需要比较相似性的两段时间序列的长度可能并不相等，在语音识别领域表现为不同人的语速不同。而且同一个单词内的不同音素的发音速度也不同，比如有的人会把“A”这个音拖得很长，或者把“i”发的很短。另外，不同时间序列可能仅仅存在时间轴
weixin_34261739·2020-06-28 15:07

Dynamic Time Warping 动态时间规整算法

DynamicTimeWarping（DTW）是一种衡量两个时间序列之间的相似度的方法，主要应用在语音识别领域来识别两段语音是否表示同一个单词。1.DTW方法原理在时间序列中，需要比较相似性的两段时间序列的长度可能并不相等，在语音识别领域表现为不同人的语速不同。而且同一个单词内的不同音素的发音速度也不同，比如有的人会把“A”这个音拖得很长，或者把“i”发的很短。另外，不同时间序列可能仅仅存在时间轴
uboulder·2020-06-27 01:46

【论文浅读】《PWC-Net: CNNs for Optical Flow Using Pyramid, Warping, and Cost Volume》

创新思想：文章提出了一种用于光流估计的CNN模型，包括了三个部分：金字塔(Pyramid)，扭曲(Warping)，代价体积(CostVolume)。
邂逅模拟卷·2020-06-25 08:35

Dynamic Time Warping

DTW的思想是把两个时间序列进行延伸和缩短，来得到两个时间序列性距离最短也就是最相似的那一个warping，这个最
ChongmingLiu·2020-02-19 08:39

图像扭曲(Image Warping)

参考博客1：https://blog.csdn.net/ZYTTAE/article/details/42507541参考博客2：https://blog.csdn.net/sinat_38925719/article/details/88678045图片扭曲（仿射变换）拉伸、收缩、扭曲、旋转是图像的几何变换，在三维视觉技术中大量应用到这些变换，又分为仿射变换和透视变换。仿射变换通常用单应性（ho
_123杨子江·2019-08-14 20:58

SPP-NET

例如：warping,cropping等。因为将原始图像压缩或转换为固定的尺寸是一个有损的过程，可能不包括整个对象或因图像扭曲而导致不必要的几何失真，可能会降低tasks的精度。
编辑尼撑·2018-12-05 00:26

DTW（dynamic time warping）动态时间归整-详解（MATLAB和python）

DTW（dynamictimewarping）动态时间归整-详解（MATLAB和python）在语音识别中，简单的将输入模板与相应的参考模板直接做比较存在很大的缺点。因为语音信号具有相当大的随机性，即使是同一个人在不同时刻发的同一个语音，也不可能具有完全相同的时间长度，因此时间归正处理是必不可少的。动态时间规整（dynamictimewarping）是把时间归正和距离测度计算结合起来的一种非线性归
ZHUQIUSHI123·2018-11-24 22:22

Dynamic Time Warping 动态时间规整算法python实现

找的参考文章给的代码有点问题，调整了一下。具体原理就不赘述了，可参考这篇，实际使用也可以使用python的fastdtw包。importsysdefdistance(x,y):returnabs(x-y)defdtw():X=[1,2,3,4]Y=[1,2,7,4,5]M=[[distance(X[i],Y[i])foriinrange(len(X))]\forjinrange(len(Y))]#
strange_jiong·2018-04-20 09:32

图像处理中的forward warping 和 inverse warping

图像处理中的forwardwarping和inversewarping假设原图像是f(u,v)，扭曲的目标图像是g(x,y)。Forwardwarping是在基于知道坐标的转换关系x(u,v)、y(u,v)后，直接把原图的每个坐标变换到新位置上，如果变换坐标(x,y)不是整数，那么就按最近的取整。但问题是，新图中很多格子并没有对应到原图中的点上。Inversewarping是对于每个获得的新坐标(
Cyiano·2017-11-28 19:26

图像处理中的forward warping 和 inverse warping

图像处理中的forwardwarping和inversewarping假设原图像是f(u,v)，扭曲的目标图像是g(x,y)。Forwardwarping是在基于知道坐标的转换关系x(u,v)、y(u,v)后，直接把原图的每个坐标变换到新位置上，如果变换坐标(x,y)不是整数，那么就按最近的取整。但问题是，新图中很多格子并没有对应到原图中的点上。Inversewarping是对于每个获得的新坐标(
Cyiano·2017-11-28 19:26

面部变形+基于特征的图像变形+field warping-Siggraph 1992

参考资料国立台湾大学-ImageMorphing-Homework图像处理（十）基于特征线的图像变形-Siggraph1992FaceMorphingonAnimationProducing-ntu-csie2DImageMorphingAlgorithms基于特征的图像变形算法，来源于1992年的一篇论文。它是分别在两幅图像中分别选择相应的特征对（特征线段对），然后根据原始像素与每个特征的相对位
czl389·2017-03-13 10:45

Dynamic Time Warping（DTW）动态时间规整算法

DynamicTimeWarping（DTW）是一种衡量两个时间序列之间的相似度的方法，主要应用在语音识别领域来识别两段语音是否表示同一个单词。1.DTW方法原理在时间序列中，需要比较相似性的两段时间序列的长度可能并不相等，在语音识别领域表现为不同人的语速不同。而且同一个单词内的不同音素的发音速度也不同，比如有的人会把“A”这个音拖得很长，或者把“i”发的很短。另外，不同时间序列可能仅仅存在时间轴
Evan_Gu·2017-02-18 15:13

Image warping / distortion

from:http://paulbourke.net/miscellaneous/imagewarp/Imagewarping/distortionWrittenbyPaulBourkeDecember2002Thisdocuments,primarilywithexamples,animagewarpingapplicationthatwasoriginallydevelopedtotestth
凌风探梅·2016-04-28 13:12

Image warping / distortion

from: http://paulbourke.net/miscellaneous/imagewarp/Imagewarping/distortionWrittenby PaulBourkeDecember2002Thisdocuments,primarilywithexamples,animagewarpingapplicationthatwasoriginallydevelopedtotest
Real_Myth·2016-04-28 13:00

HMM学习笔记_1(从一个实例中学习DTW算法)

      　　DTW为(Dynamic Time Warping,动态时间归准)的简称。
·2015-11-12 14:23

Dynamic Time Warping 动态时间规整算法

Dynamic Time Warping（DTW）是一种衡量两个时间序列之间的相似度的方法，主要应用在语音识别领域来识别两段语音是否表示同一个单词。 1.
·2015-11-12 13:26

DataMatrix二维条码源码分析检测识别图像位置

在上文中说过，George Wolberg写的Digital Image Warping一书
·2015-11-03 21:59

[Gdal-dev] GCP's, Warping and Source Data Projections

看到这么一节问题不是很明白，那位搞遥感方面的高人给大概解释一下关键部分？ 还有几个疑问： 1、GDAL能做几何精校正（Precise Geometry Rectification）吗？ 2、下边的帖子中作者似乎是说GDAL只提供了多项式纠正的方式，其他方式尚没有实现，是不是这样？因为我看GDALWarp 的API只看到有设置采样方法的地方，没有看到设置纠正函数的地方。 3、另外，个人理解G
·2015-10-31 17:37

动态时间归整/规整/弯曲(Dynamic time warping,DTW)

动态时间规整DTW在日常的生活中我们最经常使用的距离毫无疑问应该是欧式距离，但是对于一些特殊情况，欧氏距离存在着其很明显的缺陷，比如说时间序列，举个比较简单的例子，序列A：1,1,1,10,2,3，序列B：1,1,1,2,10,3，如果用欧氏距离，也就是distance[i][j]=(b[j]-a[i])*(b[j]-a[i])来计算的话，总的距离和应该是128，应该说这个距离是非常大的，而实际上
weixin_34205076·2015-10-24 22:00

动态时间规整（Dynamic Time Warping）

本文知识简单的介绍DTW算法的目的和实现。具体的DTW可以参考一下文献：离散序列的一致性度量方法：动态时间规整（DTW） http://blog.csdn.net/liyuefeilong/article/details/45748399动态时间归整/规整/弯曲(Dynamictimewarping,DTW)  http://www.cnblogs.com/flypiggy/p/3603192.h
zb1165048017·2015-10-18 11:00

Dynamic Time Warping 动态时间规整算法

转载自：http://www.tuicool.com/articles/Ibeuu2DynamicTimeWarping（DTW）是一种衡量两个时间序列之间的相似度的方法，主要应用在语音识别领域来识别两段语音是否表示同一个单词。1.DTW方法原理在时间序列中，需要比较相似性的两段时间序列的长度可能并不相等，在语音识别领域表现为不同人的语速不同。而且同一个单词内的不同音素的发音速度也不同，比如有的人
u011321908·2015-06-01 20:00

图像仿射变换及图像扭曲(Image Warping)

空间图像几何变换包括两个主要步骤：（1）空间坐标变换（2）变换坐标的赋值、插值运算空间坐标变换一般可以表达为如下式子：对于用得普遍的仿射变换，可以表达为如下式子：(x,y)为变换后的坐标，(v,w)为变换前的坐标。通过变换矩阵T，可以进行图像的缩放，旋转，平移等。有了坐标的变换，下面一步就是进行像素灰度级的赋值了。从原始图像映射到变换图像，赋值的时候需要进行插值运算。通常情况下有三种插值运算：最邻
zyttae·2015-01-07 23:36

图像仿射变换及图像扭曲(Image Warping)

空间图像几何变换包括两个主要步骤：（1）空间坐标变换（2）变换坐标的赋值、插值运算空间坐标变换一般可以表达为如下式子：对于用得普遍的仿射变换，可以表达为如下式子：(x,y)为变换后的坐标，(v,w)为变换前的坐标。通过变换矩阵T，可以进行图像的缩放，旋转，平移等。有了坐标的变换，下面一步就是进行像素灰度级的赋值了。从原始图像映射到变换图像，赋值的时候需要进行插值运算。通常情况下有三种插值运算：最邻
ZYTTAE·2015-01-07 23:00

Dynamic Time Warping (DTW)

CCodeforDynamicTimeWarpingDTWalgorithmDTW（DynamicTimeWarping，动态时间归整）的介绍DTW动态时间弯曲距离dynamictimewarpingDistance動態時間歸整|DTW|DynamicTimeWarpingDynamictimeWarpingtorecognizegestures五大常用算法之二：动态规划算法秒杀排列组合（上）——
windtalkersm·2014-09-10 08:00

DTW（Dynamic Time Warping / 动态时间归整） python实现

半夜值班，实在无聊，先花了几个小时，玩儿会儿java的lucene切分词，然后用python实现了一个dtw。用五天时间把c写吐了，用三天时间把python写吐了，然后今天写了两个小时java就吐了......frommathimport*importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpydefprint_matrix(mat):print'[matrix]width:
唐三角·2014-06-04 03:28

Warping indexes with envelope transforms for query by humming

本文是哼唱检索早期的经典论文，只翻译其核心的系统体系结构，DTW及其变形，结论三章，全文参见https://cs1.cs.nyu.edu/cs/faculty/shasha/papers/humming.pdf首次翻译论文，术语若有错误请指正哈 概述：将音乐和哼唱分成时间片，用包络变换改进DTW 一、系统体系结构系统分为3部分：输出的哼唱查询，音乐库，用于高效查询的音乐库索引1、用户哼唱：输出的哼
maverick1990·2013-10-10 16:00

【图像处理】DIBR-3D图像变换（3D Image Warping）

 【图像处理】DIBR-3D图像变换（3DImageWarping）分类： 图像处理2013-03-2515:16 580人阅读 评论(0) 收藏 举报图像图形目录(?)[+]DIBR的核心就是首先利用深度信息将参考图像投影到三维欧式空间，然后再将三维空间点投影到虚拟摄像机的成像平面上。在计算机图形学中被称为3DImageWarping技术。像素坐标系和图像坐标系如图一所示，三维空间点在成像平面上
pi9nc·2013-09-15 20:00

Dynamic Time Warping 动态时间规整算法

DynamicTimeWarping动态时间规整算法DynamicTimeWarping（DTW）是一种衡量两个时间序列之间的相似度的方法，主要应用在语音识别领域来识别两段语音是否表示同一个单词。1.DTW方法原理在时间序列中，需要比较相似性的两段时间序列的长度可能并不相等，在语音识别领域表现为不同人的语速不同。而且同一个单词内的不同音素的发音速度也不同，比如有的人会把“A”这个音拖得很长，或者把
u010384318·2013-08-17 10:00

Image Warping

一开始读文章的时候，我对warping还不是太了解。两篇论文都是在讲述如何将坐标算出来，看完论文，我觉得好像是在说Forward Mapping，这也算
vanlin5566·2013-05-14 22:00

Dynamic time warping 动态时间规整算法（DTW）

Dynamictimewarping (DTW)isanalgorithmformeasuringsimilaritybetweentwosequenceswhichmayvaryintimeorspeed.Forinstance,similaritiesinwalkingpatternswouldbedetected,evenifinonevideothepersonwaswalkingslow
luxiaoxun·2012-07-08 13:00

变形算法

TransformingImagesforFun:ALocalGrid-basedImageWarperGenerally, digitalimage warping isaprocessofgeometricallytransformingdigitalimages
love_hot_girl·2012-03-27 14:00

图像变形（image warping）的算法资源

图像变形（imagewarping）的算法资源Affine，Perspective变形资源很多，可以查看OpenCV不规则变形http://paulbourke.net/miscellaneous/imagewarp/鼠标拉伸改变图像的http://www.codeproject.com/KB/graphics/localimagewarper.aspx?q=warpPhotoshop液化工具箱中
Make Oneself More Strong·2011-06-06 22:00

DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）的介绍

在日常的生活中我们最经常使用的距离毫无疑问应该是欧式距离，但是对于一些特殊情况，欧氏距离存在着其很明显的缺陷，比如说时间序列，举个比较简单的例子，序列A：1,1,1,10,2,3，序列B：1,1,1,2,10,3，如果用欧氏距离，也就是distance[i][j]=(b[j]-a[i])*(b[j]-a[i])来计算的话，总的距离和应该是128，应该说这个距离是非常大的，而实际上这个序列的图像是十
kingskyleader·2011-03-12 17:00

动态时间规整算法(dynamic time warping)

 动态时间规整DTW动态时间规整DTW(dynamictimewarping)曾经是语音识别的一种主流方法。其思想是：由于语音信号是一种具有相当大随机性的信号，即使相同说话者对相同的词，每一次发音的结果都是不同的，也不可能具有完全相同的时间长度。因此在与已存储模型相匹配时，未知单词的时间轴要不均匀地扭曲或弯折，以使其特征与模板特征对正。用时间规整手段对正是一种非常有力的措施，对提高系统的识别精度非
vanezuo·2010-05-13 13:00
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