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Título: SEMANTIC GRAPH ATTENTION NETWORKS AND TENSOR DECOMPOSITIONS FOR COMPUTER VISION AND COMPUTER GRAPHICS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): LUIZ JOSE SCHIRMER SILVA

Colaborador(es):  HELIO CORTES VIEIRA LOPES - Orientador
LUIZ CARLOS PACHECO RODRIGUES VELHO - Coorientador
Número do Conteúdo: 53529
Catalogação:  02/07/2021 Idioma(s):  ENGLISH - UNITED STATES

Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=53529@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=53529@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.53529

Resumo:
This thesis proposes new architectures for deep neural networks with attention enhancement and multilinear algebra methods to increase their performance. We also explore graph convolutions and their particularities. We focus here on the problems related to real-time pose estimation. Pose estimation is a challenging problem in computer vision with many real applications in areas including augmented reality, virtual reality, computer animation, and 3D scene reconstruction. Usually, the problem to be addressed involves estimating the 2D and 3D human pose, i.e., the anatomical keypoints or body parts of persons in images or videos. Several papers propose approaches to achieve high accuracy using architectures based on conventional convolution neural networks; however, mistakes caused by occlusion and motion blur are not uncommon, and those models are computationally very intensive for real-time applications. We explore different architectures to improve processing time, and, as a result, we propose two novel neural network models for 2D and 3D pose estimation. We also introduce a new architecture for Graph attention networks called Semantic Graph Attention.

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