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REST-HANDS：使用智能眼镜进行中风康复的自我中心视觉治疗手部功能
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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
我们提出了EffHandNet和EffHandEgoNet两种方法，用于单手姿态估计和自我视角的手物交互。在H2O和FPHA数据集上表现优异，推断速度更快，精度分别达到91.32%和94.43%，超越现有3D技术。
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关键要点
- 提出了EffHandNet和EffHandEgoNet两种新方法。
- EffHandNet用于单手姿态估计，EffHandEgoNet用于自我视角的手物交互。
- 构建了一个基于2D手部和物体姿态的动作识别架构。
- 在H2O和FPHA数据集上评估，推断速度更快。
- 精度分别达到91.32%和94.43%，超越现有3D技术。
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