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Towards Balanced Continual Multi-Modal Learning in Human Pose Estimation
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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，解决了3D人体姿态估计中的模态不平衡和连续学习挑战。通过引入Shapley值贡献算法和降噪策略，提升了姿态估计性能，减轻了灾难性遗忘，实验结果表明该方法在复杂场景中表现优越，具有重要应用潜力。
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关键要点
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本研究提出了一种均衡的连续多模态学习方法，旨在解决3D人体姿态估计中的模态不平衡和连续学习挑战。
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引入了基于Shapley值的贡献算法和降噪策略，以提高姿态估计的性能。
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该方法有效减轻了灾难性遗忘现象，提升了在复杂场景中的表现。
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实验结果表明，该方法具有重要的应用潜力。
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