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CVPR 2023【已开源】| 香港大学&微软研究院联合发布:一种重新定义手势识别的方法!
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理解自我中心的RGB视频中的动态手部动作和行为是一项基础而富有挑战性的任务,因为自身遮挡和模糊性。为了解决遮挡和模糊性问题,我们开发了一个基于转换器的框架,利用时间信息进行稳健的估计。注意到手部姿势估计和动作识别之间的时间粒度不同以及语义关联性,我们构建了一个具有两个级联转换器编码器的网络层次结构,其中第一个利用短期时间线索进行手部姿势估计,后者则在更长的时间范围内聚合每帧的姿势和对象信息以识别动作。我们的方法在两个第一人称手部动作基准测试(即FPHA和H2O)上取得了有竞争力的结果。广泛的消融研究验证了我们的设计选择。 论文标题:Hierarchical Temporal Transformer for 3D Hand Pose Estimation and Action Recognition from Egocentric RGB Videos 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2209.09484.pdf 论文代码:https://github.com/fylwen/HTT
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