Скачать или смотреть (CVPR 2016) DeepHand: Robust Hand Pose Estimation by Completing a Matrix Imputed with Deep Features

(CVPR 2016) DeepHand: Robust Hand Pose Estimation by Completing a Matrix Imputed with Deep Features

CVPR 2016; Deep learning; Hand tracking; Computer Vision

Скачать (CVPR 2016) DeepHand: Robust Hand Pose Estimation by Completing a Matrix Imputed with Deep Features бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно (CVPR 2016) DeepHand: Robust Hand Pose Estimation by Completing a Matrix Imputed with Deep Features или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

Информация по загрузке:

Cкачать музыку (CVPR 2016) DeepHand: Robust Hand Pose Estimation by Completing a Matrix Imputed with Deep Features бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео (CVPR 2016) DeepHand: Robust Hand Pose Estimation by Completing a Matrix Imputed with Deep Features

DeepHand is a new method of recreating the poses of the human hand using a deep learning algorithm.

Purdue News: http://bit.ly/deeplearningpurdue

Purdue's College of Engineering: • New Tool for Virtual Reality Uses Deep Lea...

I4U News: http://www.i4u.com/2016/06/112660/dee...

GIZMODO Australia: http://www.gizmodo.com.au/2016/06/giz...

Nplus1: https://nplus1.ru/news/2016/06/23/dee...

Gizmag: http://www.gizmag.com/deephand-vr-han...

MedikForum: http://www.medikforum.ru/news/other-n...

ComputerHoly: http://computerhoy.com/noticias/softw...

VectorNews: http://vnews.agency/news/technology/3...

Visit our project page for more details: https://engineering.purdue.edu/cdesig...

DeepHand: Robust Hand Pose Estimation by Completing a Matrix Imputed with Deep Features
Ayan Sinha*, Chiho Choi*, and Karthik Ramani (* denotes equal contribution)
In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2016

Комментарии

Информация по комментариям в разработке