FPHA benchmark

自注意力机制在3D手部姿态提升方面优于图卷积

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。