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English(EN) Rethinking Graph Convolution for 2D-to-3D Hand Pose Lifting

自注意力机制在3D手部姿态提升方面优于图卷积

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员重新评估了图卷积网络（GCNs）在2D到3D手部姿态估计中的应用，发现标准的Multi-head自注意力模型表现更好。通过在FPHA基准上的对照实验，自注意力机制将平均每关节位置误差（MPJPE）从12.36毫米降低到10.09毫米，优于GCNs。研究表明，自适应空间注意力比固定的图卷积更适合这项任务，而手部拓扑结构在作为软结构先验时最有益。 AI

影响 引入了一种更有效的三维手部姿态估计方法，有望改进机器人和增强现实领域的应用。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍计算机视觉新研究发现的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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自注意力机制在3D手部姿态提升方面优于图卷积

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Youngjoong Kwon ·

    Rethinking Graph Convolution for 2D-to-3D Hand Pose Lifting

    Graph convolutional networks (GCNs) are widely used for 3D hand pose estimation, where the hand skeleton is encoded as a fixed adjacency graph. We revisit whether this is the most effective way to incorporate hand topology in 2D-to-3D lifting. In this paper, we perform controlled…

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