HyperAIHyperAI
منذ 17 أيام

AWR: انحدار ترجيح تكيفي لتقدير وضع اليد ثلاثي الأبعاد

Weiting Huang, Pengfei Ren, Jingyu Wang, Qi Qi, Haifeng Sun
AWR: انحدار ترجيح تكيفي لتقدير وضع اليد ثلاثي الأبعاد
الملخص

في هذه الورقة، نقترح طريقة تُسمى الترجيح التكيفي الانحدار (AWR) للاستفادة من مزايا الطرق القائمة على الكشف والطرق القائمة على الانحدار. يتم تقدير إحداثيات مفاصل اليد كتكامل منفصل لجميع بكسلات التمثيل الكثيف، بمرافقة خرائط ترجيح تكيفية. يُعدّ هذا الإجراء القابل للتعلم للدمج مُضيئًا على التدريب من الطرف إلى الطرف، ويُضفي كلاً من الإشراف الكثيف والإشراف على المفاصل، مما يمنح الشبكة دقة وقوة متميزة. أُجريت تجارب استكشافية شاملة للتحقق من فعالية وشمولية AWR في ظروف تجريبية مختلفة، وخاصة فائدتها في التعامل مع أنواع مختلفة من التمثيلات الكثيفة ووسائط الإدخال. تفوقت طريقةنا على الطرق المتقدمة الأخرى في أربع مجموعات بيانات متاحة علنًا، تشمل NYU وICVL وMSRA وبيانات HANDS 2017.

AWR: انحدار ترجيح تكيفي لتقدير وضع اليد ثلاثي الأبعاد | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI