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EgoExo4D 手势挑战赛的 PCIE_EgoHandPose 解决方案
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究报告介绍了在Egocentric 3D Hand Pose Estimation挑战赛中的工作，使用AssemblyHands和ViT骨干网络进行3D关键点预测，通过后处理阶段解决了手-物体遮挡和自遮挡引起的性能下降问题，利用测试时间增强和模型集成进一步改进了方法，获得了第一名。
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关键要点
- 本研究报告介绍了在Egocentric 3D Hand Pose Estimation挑战赛中的工作。
- 采用AssemblyHands，使用基于ViT的骨干网络和简单回归器进行3D关键点预测。
- 提出了一种非模型方法，在后处理阶段合并多视图结果，解决手-物体遮挡和自遮挡引起的性能下降问题。
- 利用测试时间增强和模型集成进一步改进了方法。
- 发现公共数据集和合理的预处理是有益的。
- 方法在测试数据集上实现了12.21mm的MPJPE，并获得了第一名。
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