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&ldo;其中關鍵點遮擋、罕見複雜姿態、運動模糊、對象失焦等問題都是導致誤差出現的因素……
&ldo;建立無監督學習黨的人體姿態估計模型，主要需要構建姿態提取模塊和圖像翻譯模塊。利用低維姿態表徵反向重建初始幀……
&ldo;在上述前提下，只需一段未經標註的靜態背景前的運動視頻，就可以學習到有意義的人體姿態表徵。&rdo;
她看了一眼時間，剛過去五分鐘，和估計的相差無幾。
下一頁ppt以公式為主。
&ldo;為了描述研究模型的性能，我主要建立了描點損失函數和邊界損失函數來擬合……
&ldo;下面是實驗初期可視化效果。&rdo;
幾張圖片呈現出來，陳若安看見老教授抬起了花鏡，她停了一會兒，老花鏡被放下的時候，又切了下一張片子。
&ldo;對比本文模型和jakab,newell,thewlis等人的模型，結合消融實驗和下游應用實驗的誤差分析，我對模型進行了如下優化……
&ldo;最終實現了機器對一組複雜且陌生動作的學習，並根據使用者的需求進行順序抽取，與上述模型相比誤差降低了十一點六……&rdo;
她看了一眼時間，還剩四分鐘，剛好放完接下來的視頻。
&ldo;最後我選擇了一段動作多、差異大的舞蹈作品令機器學習，擬合的效果如下面視頻。&rdo;
她深吸了一口氣，敲下空格鍵，熟悉的音樂聲響了起來。屏幕上是兩個區域，錄下的舞蹈原版和電腦擬合出的黑白影像分別出現在左右兩邊。
對這一刻幻想過無數次，當它真正來臨時，陳若安反而感受到了內心的寧靜。好像自始至終都有宋辭的陪伴，她對自己的工作成果胸有成竹。此刻她像是那個從容的操棋手，將整個房間拉入了那個山頂上的夜晚。
安靜，音樂聲之餘只有安靜。
畫面定格在最後一刻，她走到講台中央，對著老師們鞠了一躬。
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