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
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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
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二、研究背景
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三、相关工作
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四、算法研究
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五、实验结果
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六、总结和展望
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