专栏名称: 自动驾驶之心
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CVPR收了一篇论文:全靠方向和idea思路好...

自动驾驶之心  · 公众号  ·  · 2024-10-24 07:30

正文

基于Transformer的3D人体姿态估计方法的一个主要弱点是自注意力机制中的Q、K、V向量通常是基于简单的线性映射得到的。这种方法无法充分利用人体解剖结构和运动轨迹的信息,从而限制了模型性能的进一步提升。香港理工大学创新提出KTPFormer, 引入KPA和TPA两种先验注意机制,少量增加计算量即显著增强效果。此外, KPA和TPA可以轻松集成到各种基于Transformer的3D姿势估计器中,具有很好的通用性和灵活性。

为了让大家更好的掌握 3D人体姿态估计, 研梦非凡于10月29日晚(周二),邀请了来自中科院、计算机视觉领域资深专家杨导师,为大家独家详解 《KTPFormer: 3D人体姿态估计SOTA! 》 ,从3D人体姿态估计到算法研究、 重点讲解KTPFormer的创新点以及实验 ,一文速通3D人体姿态估计,get论文idea!

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直播课内容预览

CVPR'24《KTPFormer: Kinematics and Trajectory Prior Knowledge-Enhanced Transformer for 3D Human Pose Estimation》

一、论文摘要

  1. KPA&TPA
  2. 在三个公开数据集上进行实验
  3. 轻量级的即插即用模块

二、研究背景

  1. 3D人体姿态估计的介绍
  2. 研究动机

三、相关工作

  1. 基于Transformer的方法
  2. 图神经网络

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四、算法研究

  1. 运动学与轨迹概述
  2. 方法
  • 运动学增强Transformer(KPA)
  • 轨迹增强Transformer(TPA)
  • 堆叠的时空编码器
  • 即插即用的方式去噪音

五、实验结果

  1. 基于Human3.6M数据集的最新方法进行比较
  2. 在MPI-INF-3DHP数据集上的实验
  3. 在HumanEva数据集上的性能比较
  4. 消融实验
  5. 定性分析

六、总结和展望

  1. KTPFormer
  2. 强大的性能且易于复现







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