الانحدار الكثيف ثلاثي الأبعاد لتقدير وضعية اليد

نقدم طريقة بسيطة وفعالة لتقدير وضعية اليد ثلاثية الأبعاد من إطار عمق واحد. على عكس الأساليب الرائدة سابقًا التي تعتمد على الانحدار الثلاثي الأبعاد الشامل، فإن طرقتنا تعمل على تقدير كثيف لكل بكسل. يتم تحقيق هذا من خلال خيارات تصميم دقيقة في معلمات الوضعية، والتي تستفيد من خصائص الإطار الثنائي والثلاثي الأبعاد للعمق. تحديدًا، نفكك معلمات الوضعية إلى مجموعة من التقديرات لكل بكسل، مثل الخرائط الحرارية ثنائية الأبعاد، الخرائط الحرارية ثلاثية الأبعاد والحقول الاتجاهية الوحدوية ثلاثية الأبعاد. يتم تقدير الخرائط الحرارية للمفاصل ثنائية وثلاثية الأبعاد والانحرافات ثلاثية الأبعاد للمفاصل عبر سلسلة شبكات متعددة المهام، والتي يتم تدريبها بطريقة شاملة (end-to-end). يمكن ترجمة التقديرات الكثيفة لكل بكسل مباشرةً إلى نظام إسقاط الأصوات. ثم يتم استخدام نسخة معدلة من خوارزمية النقل المتوسط (mean shift) لتجميع الأصوات المحلية مع فرض توافق بين الوضعية الثلاثية الأبعاد المقدرة والتقديرات الكثيفة ثنائية وثلاثية الأبعاد لكل بكسل بالتصميم. طرقتنا فعالة ودقيقة للغاية. على مجموعتي بيانات يد MSRA و NYU، تتفوق طرقتنا على جميع الأساليب الرائدة السابقة بمقدار كبير. وعلى مجموعة بيانات يد ICVL، تحقق طرقتنا دقة مشابهة لما تم اقتراحه حديثًا من نتائج شبه مشبعة وتتفوق على العديد من الأساليب الأخرى المقترحة. الكود متاح $\href{"https://github.com/melonwan/denseReg"}{\text{عبر الإنترنت}}$.