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CVPR 2023 【已开源】| POTTER:用于高效人体网格恢复的池化注意力转换器
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本文提出了一种名为POTTER的Transformer模型,用于从单张图像中恢复准确的人体网格。该模型采用了高分辨率(HR)流,可以利用HR流的局部和全局特征来恢复更准确的人体网格。为了减少内存和计算成本,本文提出了一种有效的池化注意力模块。在Human3.6M和3DPW数据集上,POTTER模型的参数数量和乘积累加操作(Multiply-Accumulate Operations)分别为SOTA方法METRO的7%和14%,在PA-MPJPE度量和所有三个指标上均取得了最佳效果。 Title:POTTER: Pooling Attention Transformer for Efficient Human Mesh Recovery Paper:https://arxiv.org/pdf/2303.13357.pdf Code:https://github.com/zczcwh/POTTER
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