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时空 MLP 图网络用于 3D 人体姿势估计
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究提出了一种新颖的空时可分图卷积网络(STS-GCN)，能够在单一图框架内捕捉动态演化和空间关节交互，长期预测性能提升超过32%，参数量仅为1.7%。
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关键要点
- 提出了一种新颖的空时可分图卷积网络(STS-GCN)。
- STS-GCN能够在单一图框架内捕捉动态演化和空间关节交互。
- 使用内部学习的空间和时间关联矩阵，优于当前技术。
- 在长期预测方面性能提升超过32%。
- 在三种大型数据集上进行了实验验证。
- 参数量仅为1.7%。
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