[논문요약]Geometry-Biased Transformer for Robust Multi-View 3D Human PoseReconstruction-Olivier Moliner, Sangxia Huang, Kalle Åström(2024)
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인공지능/Pose tracking AI 논문
* 본 블로그 포스트에서 사용된 표, 이미지 및 기타 관련 자료는 해당 논문에서 발췌한 것입니다. 이 자료들은 논문의 내용을 요약하고 이해를 돕기 위한 참고용으로 제공됩니다. 또한, 해석 과정에서 일부 오류가 있을 수 있으니 원 논문을 참고하여 확인하시기 바랍니다.  Abstract이 논문은 다중 뷰에서 3D 인간 자세를 추정하는 문제를 다룹니다. 특히, 시야가 제한되거나 가려진 경우의 문제를 해결하기 위해 새로운 인코더-디코더 트랜스포머 아키텍처를 제안합니다. 인코더는 여러 시점에서 감지된 2D 관절을 다루며, 기하학적 관계를 활용한 주의 메커니즘을 적용하여 뷰 간의 정보를 통합합니다. 디코더는 이를 기반으로 3D 자세를 예측합니다. 다양한 데이터셋에서 실험한 결과, 이 방식이 가려진 장면이나 카메라가..
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