2D から 3D への人間の姿勢リフティングは、3D 人間の姿勢推定 (HPE) の基本です。グラフ畳み込みネットワーク (GCN) は、人間の骨格トポロジーをモデル化するのに本質的に適していることが

arxiv_reader のブックマーク 2023/07/19 11:54

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4739530483938517253/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2302.14581v3" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2302.14581v3" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2302.14581v3" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">HopFIR: 3D 人間の姿勢推定のためのグループ内結合リファインメントを備えたホップワイズ GraphFormer</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/convolutional">convolutional</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/attention">attention</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22pose%20estimation%22">pose estimation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22human%20pose%20estimation%22">human pose estimation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/GCN">GCN</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/3D">3D</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">2D から 3D への人間の姿勢リフティングは、3D 人間の姿勢推定 (HPE) の基本です。グラフ畳み込みネットワーク (GCN) は、人間の骨格トポロジーをモデル化するのに本質的に適していることが</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230719#bookmark-4739530483938517253"><span class="datetime-body">2023/07/19 11:54</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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