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Social Self-Grid Estimation
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内容提要
本研究提出SEE-ME框架，旨在解决自我中心视频中佩戴者的3D姿态估计问题。通过结合概率扩散模型和互动信息，SEE-ME在姿态估计误差上比现有技术提高了53%。
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关键要点
- 本研究提出SEE-ME框架，解决自我中心视频中佩戴者的3D姿态估计问题。
- SEE-ME框架结合了概率扩散模型和互动信息。
- SEE-ME首次实现基于互动信息的网格估计。
- 研究结果显示SEE-ME在姿态估计误差上比现有技术提高了53%。
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