Pose Anything: 基于图结构的类别无关姿态估计方法
原文中文,约500字,阅读约需2分钟。发表于: 。传统的 2D 姿态估计模型局限于其特定类别的设计,限定了其适用范围,对于新颖对象缺乏相关训练数据的情况尤其具有挑战性。为了应对这一局限性,引入了无类别限制的姿态估计(CAPE)方法,在仅需标注关键点的最小支持图像的情况下,实现了任意对象类别的关键点定位。我们提出了一种利用新设计的图转换解码器的 CAPE...
传统的2D姿态估计模型对新颖对象缺乏训练数据具有挑战性。引入无类别限制的姿态估计(CAPE)方法,通过标注最小支持图像的关键点实现任意对象类别的关键点定位。新方法利用图转换解码器捕捉关键点之间的几何关系信息,提高关键点定位准确性。在MP-100基准数据集上验证,本方法在1-shot和5-shot设置下均有显著改进,分别提升2.16%和1.82%。具有良好的可扩展性和效率。