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基于姿势的服装展示任务旨在将目标服装与目标人物进行合成的同时保留服装的特征和细节,但是出现姿势与目标服装咬合的情况,将直接影响目标服装变形和服装合成中对服装细节的渲染,会出现目标人物肢体信息丢失而影响服装展示效果.针对上述问题,为了能够更好的保留目标人物特征信息,提出基于条件生成对抗网络对目标人物和目标服装进行特征提取... 相似文献
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刀具磨损直接影响工件加工质量和尺寸精度,正确掌握刀具磨损状态及时换刀,减少机床停机时间,将直接提高加工效率。为提高刀具磨损状态识别准确率,提出一种基于参数策略的改进粒子群优化PNN(IPSO-PNN)神经网络识别刀具的磨损状态。相较于BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,IPSO-PNN神经网络结构简单、训练简洁快速。与BP神经网络和标准PNN神经网络仿真结果对比,结果表明:IPSO-PNN神经网络识别准确率高,收敛速度快,仿真耗时短,能有效提高刀具磨损识别准确率。 相似文献
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