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HOPformer
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新的Hopformer框架提升了时间序列预测的准确性
研究人员开发了Hopformer，一个旨在提高时间序列预测能力的新型两阶段框架。第一阶段采用稀疏模式聚合（SPA）方案来提取整合协变量的共同趋势，充当同质化层。第二阶段利用LoRA微调的Transformer来建模残差数据中的复杂依赖关系。该方法在理论上得到了SPA的预言机不等式和Transformer阶段的泛化界限的支持，在各种基准测试中平均MASE提高了6.56%，展示了新的最先进性能。
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New HOPformer model and EPIC-Contact dataset advance egocentric 3D hand-object pose estimation
研究人员推出了一种新颖的端到端 Transformer 模型 HOPformer，用于自主式 3D 手部-物体姿态估计。该模型通过一次性预测手部和物体姿态，并利用交叉注意力将物体特征条件化于手部先验信息，从而提高了鲁棒性。为了促进这项研究，该团队还发布了 EPIC-Contact，这是一个包含 2.3K 个自主式真实场景片段的新数据集，具有详细的 3D 手部-物体接触对应关系和姿态网格。HOPformer 在现有数据集和新数据集上均展…