CVPR收了一篇论文：全靠方向和idea思路好...

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