Hyper Spatial-Temporal Graph

新型HSTGFormer模型推动3D人体姿态估计发展

研究人员推出HSTGFormer，这是一个新颖的、增强了图结构的Transformer框架，用于单目3D人体姿态估计。该模型通过在关节-时间节点上采用局部耦合图聚合来重新构建空间-时间推理。它利用超空间-时间图（HSTG）将推理分解为局部感受野，并利用自适应双尺度时间图（ADSTG）来捕捉关节特异性时间依赖性。在Human3.6M和MPI-INF-3DHP数据集上的实验表明，HSTGFormer在显著的计算效率下实现了高精度。