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面向均衡的连续多模态学习在人体姿态估计中的应用
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种均衡的连续多模态学习方法，旨在解决多模态3D人体姿态估计中的模态不平衡和连续学习问题。通过引入Shapley值贡献算法和降噪策略，显著提升了3D姿态估计性能，并减轻了灾难性遗忘，实验结果表明在复杂场景中表现优越。
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关键要点
- 本研究提出了一种均衡的连续多模态学习方法。
- 该方法旨在解决多模态3D人体姿态估计中的模态不平衡和连续学习问题。
- 引入了基于Shapley值的贡献算法和降噪策略。
- 显著提升了3D姿态估计性能。
- 减轻了灾难性遗忘现象。
- 实验结果表明该方法在复杂场景中表现优越，具有重要的应用潜力。
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