BriefGPT - AI 论文速递
·
SMPLer：针对单目 3D 人体形状和姿势估计的 Transformer 模型改进
💡
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
本文提出了一种面向SMPL的Transformer框架（SMPLer），通过引入分离的注意力操作和基于SMPL的目标表示，解决了现有monocular 3D人体形状和姿势估计模型的计算和内存复杂度问题，并通过多个新模块提高了重建性能。实验证明SMPLer在量化和定性方面优于现有方法，平均关节定位误差为45.2毫米，比Mesh Graphormer提升了10%以上且参数数量不到三分之一。
🎯
关键要点
- 提出了一种面向SMPL的Transformer框架（SMPLer）。
- 引入了分离的注意力操作和基于SMPL的目标表示。
- 解决了现有monocular 3D人体形状和姿势估计模型的计算和内存复杂度问题。
- 通过多个新模块提高了重建性能。
- 实验证明SMPLer在量化和定性方面优于现有方法。
- 在Human3.6M数据集上实现了45.2毫米的平均关节定位误差。
- 相较于Mesh Graphormer提升了10%以上，且参数数量不到三分之一。
➡️
