Deep-Live-Cam

深度学习赋予了诸如计算机视觉等领域新的研究契机，其应用也获得了视频编码领域的诸多关注。在LiveVideoStack线上分享中北京大学信息技术学院 助理研究员王苫社详细介绍了当下深度学习在视频编码中的应用，以及其在视频编码标准中的前景。 文 / 王苫社 整理 / LiveVideoStack 直播回

该论文从视频中重建了移动对象的景深图。即使拍摄相机和人物同时在运动，也能很好重建景深图。 和传统方法最大的改进在于，谷歌的新方法可以用深度学习，从数据中学习人体姿态和形状的先验知识，避开了直接的3D三角测量。 构建数据集： 选取了YouTube上关于#假人挑战#(Mannequin Challeng

这篇博客分享的是2021年发表于CVPR上的一篇论文《Deep Two-View Structure-from-Motion Revisited》。该论文使用深度学习的方法，按照经典的SfM流程来解决两视图SfM问题。    *文中出现的部分英文术语翻译&理解： ill-posed proble

分析及处理是一个视频转码系统中与压缩同等重要的环节。3月7日晚 7:30，LiveVideoStack线上交流分享第十四期，我们邀请到了腾讯音视频实验室专家 高孟平根据腾讯丽影的实践经验，与大家分享如何利用深度学习所提供的视频语意信息及视频修复能力，有效提高编码器的压缩效率。 关于LiveVideo