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Siddhant Bansal

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RESEARCH · CL_117416 · Jun 29 · 17:38

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…