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STAF：视频中基于时空对齐融合的三维人体网格恢复
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文章提出了一种基于视频的STAF模型，通过注意人体运动的相干线索和提取细粒度局部信息来增强目标帧的特征表示。实验证明STAF在精度和平滑度之间取得了最新的权衡。
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关键要点
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提出了一种基于视频的STAF模型。
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STAF模型关注人体运动的相干线索和细粒度局部信息的提取。
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模型包含基于注意力的时间一致性融合模块（TCFM）和空间对齐融合模块（SAFM）。
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引入多阶段邻近空间对齐融合模块以增强目标帧的特征表示。
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使用平均池化模块（APM）提高对整个输入序列的关注。
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STAF模型在3DPW、MPII3D和H36M上进行了大量实验，证明了其优越性。
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STAF模型在精度和平滑度之间实现了最新的权衡。
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