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MPJPE
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新的生成模型HuLiGen可创建逼真的人体LiDAR数据
研究人员开发了HuLiGen，一种能够从参数化人体模型生成人体LiDAR点云的新生成模型。该模型使用了一个经过流匹配目标训练的点Transformer，以生成更接近真实世界LiDAR捕获的合成数据。HuLiGen旨在解决真实人体LiDAR数据稀缺的问题，而这对于开发人体分析工具至关重要。生成的合成数据在人体姿态估计的预训练方案中显示出显著的改进，在低数据场景下将平均每关节位置误差（MPJPE）降低了高达50%。
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新的SPARC方法通过贝叶斯不确定性增强运动预测
研究人员开发了SPARC（Single-Pass Adaptive Risk Calibration），一种新颖的贝叶斯-一致性不确定性层，用于运动预测。该方法通过使用确定性多层感知器骨干网络预测未来运动均值，并使用共轭贝叶斯最后一层生成认知尺度，从而有效地估计不确定性。该尺度应用于图-时间高斯协方差，在保留相关结构的同时，无需蒙特卡洛采样即可纳入特征空间不确定性。SPARC在负对数似然（NLL）和MPJPE+NLL组合标准等指标上，…