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DivaTrack: 从加速度增强的三点追踪器获取多样的身体和动作
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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
DivaTrack是一种基于深度学习框架的技术，通过增加稀疏三点输入和输入的线性加速度来改善脚接触预测。它使用两阶段模型将不明确的下半身姿势与脚接触和上半身姿势的预测相结合，并在不同类型运动的两个参考坐标系中学习预测进行平滑。这种技术能够在真实时间内精确追踪用户在多种动作中的运动。
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关键要点
- DivaTrack是一种基于深度学习框架的技术。
- 通过增加稀疏三点输入和输入的线性加速度来改善脚接触预测。
- 使用两阶段模型将下半身姿势与脚接触和上半身姿势的预测相结合。
- 在不同类型运动的两个参考坐标系中学习预测进行平滑。
- 能够在真实时间内精确追踪用户在多种动作中的运动。
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