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GRPose：通过姿势先验学习人像生成的图关系
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该论文提出了一种利用时空信息实现高效三维人体姿势估计的全局方法，通过自适应拓扑的粗粒度身体部件构建空间图网络，并引入动态信息到二维姿势序列中。实验证明该方法在性能、参数量和计算复杂度方面优于之前的技术，同时对检测到的二维姿势不准确表现出鲁棒性。
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关键要点
- 提出了一种全局方法利用时空信息进行三维人体姿势估计。
- 采用紧凑的图和跳过Transformer架构实现高效估计。
- 通过自适应拓扑的粗粒度身体部件构建空间图网络。
- 在时序编码和解码阶段捕捉长程时序依赖，实现分层特征聚合。
- 引入动态信息到二维姿势序列中。
- 在多个基准测试集上进行广泛实验，表现优于之前技术。
- G-SFormer方法仅具有约10%的参数量，计算复杂度显著降低。
- 对检测到的二维姿势不准确表现出卓越的鲁棒性。
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