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MeshGPT: 基于解码器的变压器生成三角网格
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为GTRS的基于姿势的轻量级方法，可以通过2D人类姿态重构人类网格。该方法利用图变换器和网格模板提取关节相关性并重构人类网格，提高了模型效率和泛化性能。在评估中，GTRS方法在参数和FLOPs使用量较少的情况下，比SOTA方法更准确。
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关键要点
- 提出了一种名为GTRS的基于姿势的轻量级方法。
- GTRS可以通过2D人类姿态重构人类网格。
- 该方法利用图变换器提取关节相关性和网格模板。
- GTRS显著提高了模型的效率和泛化性能。
- 在Human3.6M和3DPW数据集上进行评估。
- GTRS在参数和FLOPs使用量较少的情况下，比SOTA方法更准确。
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