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一种基于Transformer的三维人体姿态估计方法 被引量：5
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作者 王玉萍 曾毅 +1 位作者 李胜辉 张磊 《图学学报》 CSCD 北大核心 2023年第1期139-145,共7页
三维人体姿态估计是人类行为理解的基础,但是预测出合理的三维人体姿态序列仍然是具有挑战性的问题。为了解决这个问题,提出一种基于Transformer的三维人体姿态估计方法,利用多层长短期记忆(LSTM)单元和多尺度Transformer结构增强人体... 三维人体姿态估计是人类行为理解的基础,但是预测出合理的三维人体姿态序列仍然是具有挑战性的问题。为了解决这个问题,提出一种基于Transformer的三维人体姿态估计方法,利用多层长短期记忆(LSTM)单元和多尺度Transformer结构增强人体姿态序列预测的准确性。首先,设计基于时间序列的生成器,通过ResNet预训练神经网络提取图像特征;其次,采用多层LSTM单元学习时间连续性的图像序列中人体姿态之间的关系,输出合理的SMPL人体参数模型序列;最后,构建基于多尺度Transformer的判别器,利用多尺度Transformer结构对多个分割粒度进行细节特征学习,尤其是Transformerblock对相对位置进行编码增强局部特征学习能力。实验结果表明,该方法相对于VIBE方法具有更好地预测精度,在3DPW数据集上比VIBE的平均(每)关节位置误差(MPJPE)低了7.5%;在MP-INF-3DHP数据集上比VIBE的MPJPE降低了1.8%。 展开更多
关键词 多尺度transformer结构 LSTM单元 时间序列 注意力机制 三维姿态估计
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