文章目录解决问题算法TPS运动估计多分辨率遮挡Mask训练损失函数测试阶段实验结论论文：《Thin-PlateSplineMotionModelforImageAnimation》github：https://github.com/yoyo-nb/Thin-Plate-Spline-Motion-Model解决问题问题：尽管当前有些工作使用无监督方法进可行任意目标姿态迁移，但是当源图与目标图差异大时，对当前无监督方案来说仍然具有挑战。方法：本文提出无监督TPSMotion，1、提出thin-platespline（TPS）运动估计，以生成更灵活光流，将源图特征迁移至目标图特征；2、为了补全缺失
文章目录解决问题算法TPS运动估计多分辨率遮挡Mask训练损失函数测试阶段实验结论论文：《Thin-PlateSplineMotionModelforImageAnimation》github：https://github.com/yoyo-nb/Thin-Plate-Spline-Motion-Model解决问题问题：尽管当前有些工作使用无监督方法进可行任意目标姿态迁移，但是当源图与目标图差异大时，对当前无监督方案来说仍然具有挑战。方法：本文提出无监督TPSMotion，1、提出thin-platespline（TPS）运动估计，以生成更灵活光流，将源图特征迁移至目标图特征；2、为了补全缺失
python判断闰年（leapyear） 闰年的计算方法是“四年一闰，百年不闰，四百年再闰”，这就造成了在一些特殊年份，会出现八年一闰的现象。例如1896年为闰年，四年之后的1900年并不是闰年，直到再过四年之后的1904年才是闰年。也就是一般情况下年份能被4整除即为闰年，而整百年的年份要被400整除才为闰年。 闰年的产生原理很简单，如果地球绕太阳一周如果恰好就是365天，那就不需要闰年这种东西了。但不凑巧的是，地球绕一周需要约365.2422天（365天5小时48分45.5秒，365又10463%2F43200天），我们现行的时间体系没法使一年等于一个存在小数的天数，只好把小数部分暂时存起来
python判断闰年（leapyear） 闰年的计算方法是“四年一闰，百年不闰，四百年再闰”，这就造成了在一些特殊年份，会出现八年一闰的现象。例如1896年为闰年，四年之后的1900年并不是闰年，直到再过四年之后的1904年才是闰年。也就是一般情况下年份能被4整除即为闰年，而整百年的年份要被400整除才为闰年。 闰年的产生原理很简单，如果地球绕太阳一周如果恰好就是365天，那就不需要闰年这种东西了。但不凑巧的是，地球绕一周需要约365.2422天（365天5小时48分45.5秒，365又10463%2F43200天），我们现行的时间体系没法使一年等于一个存在小数的天数，只好把小数部分暂时存起来
论文：BeyondNaturalMotion:ExploringDiscontinuityforVideoFrameInterpolation会议：2022CVPRFebruary摘要视频插值是在给定两个连续的帧时，合成中间帧的任务。以往的研究大多集中在适当的帧翘曲操作和对翘曲帧的改进模块上。这些研究都是对只有连续运动的自然视频进行的。然而，许多实用的视频包含了许多不连续的动作，如聊天窗口、水印、GUI元素或字幕。我们提出了三种技术来扩展两个连续帧之间的转换的概念来解决这些问题。首先是一种新的架构，它可以分离连续和不连续的运动区域。我们还提出了一种新的数据增强策略，称为图-文本混合(FTM)，
论文：BeyondNaturalMotion:ExploringDiscontinuityforVideoFrameInterpolation会议：2022CVPRFebruary摘要视频插值是在给定两个连续的帧时，合成中间帧的任务。以往的研究大多集中在适当的帧翘曲操作和对翘曲帧的改进模块上。这些研究都是对只有连续运动的自然视频进行的。然而，许多实用的视频包含了许多不连续的动作，如聊天窗口、水印、GUI元素或字幕。我们提出了三种技术来扩展两个连续帧之间的转换的概念来解决这些问题。首先是一种新的架构，它可以分离连续和不连续的运动区域。我们还提出了一种新的数据增强策略，称为图-文本混合(FTM)，
最近又将Colmap论文翻出来仔细阅读总结了一下，于是顺便写个博客记录一下。Structure-from-MotionRevisited是当前SOTA的增量式SfM算法Colmap的论文，发表于2016年计算机视觉顶会CVPR。它是增量式SfM里程碑式的作品。论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2016/papers/Schonberger_Structure-From-Motion_Revisited_CVPR_2016_paper.pdf论文代码：http://colmap.github.io/ 1增量式SfM流程 如
最近又将Colmap论文翻出来仔细阅读总结了一下，于是顺便写个博客记录一下。Structure-from-MotionRevisited是当前SOTA的增量式SfM算法Colmap的论文，发表于2016年计算机视觉顶会CVPR。它是增量式SfM里程碑式的作品。论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2016/papers/Schonberger_Structure-From-Motion_Revisited_CVPR_2016_paper.pdf论文代码：http://colmap.github.io/ 1增量式SfM流程 如
前言相信很多前端同学都或多或少和动画打过交道。有的时候是产品想要的过度效果；有的时候是UI想要的酷炫动画。但是有没有人考虑过，是不是我们的页面上面的每一次变化，都可以像是自然而然的变化；是不是每一次用户点击所产生的交互，都可以在页面上活过来呢？欢迎你打开了新的前端动画世界——《FramerMotion》效果体验这里，我在framer官网上面给大家录制了一下大概的使用效果。在我们的常规认知中，实现这样的效果其实需要很多的css来实现，或者说需要我们进行大量的定制化逻辑编写。但是如果我们使用framermotion的话，只需要如下代码：import{AnimatePresence,motion}f
前言相信很多前端同学都或多或少和动画打过交道。有的时候是产品想要的过度效果；有的时候是UI想要的酷炫动画。但是有没有人考虑过，是不是我们的页面上面的每一次变化，都可以像是自然而然的变化；是不是每一次用户点击所产生的交互，都可以在页面上活过来呢？欢迎你打开了新的前端动画世界——《FramerMotion》效果体验这里，我在framer官网上面给大家录制了一下大概的使用效果。在我们的常规认知中，实现这样的效果其实需要很多的css来实现，或者说需要我们进行大量的定制化逻辑编写。但是如果我们使用framermotion的话，只需要如下代码：import{AnimatePresence,motion}f
