HyperAIHyperAI
منذ 11 أيام

استخراج الوضعية ثلاثية الأبعاد للجسم كاملاً بناءً على شبكة انتباه الرسم البياني الدلالي ومعلومات المسافة

Sihan Wen, Xiantan Zhu, Zhiming Tan
استخراج الوضعية ثلاثية الأبعاد للجسم كاملاً بناءً على شبكة انتباه الرسم البياني الدلالي ومعلومات المسافة
الملخص

في السنوات الأخيرة، تم اقتراح عدد كبير من الأساليب المتنوعة لتقدير الوضعية ثلاثية الأبعاد. من بين هذه الأساليب، أثبتت آليات الانتباه الذاتي والانسيابيات الرسومية فعاليتها وملاءمتها عمليًا. مع الإقرار بقوة هاتين التقنيتين، قمنا بتطوير شبكة انتباه رسومية معنوية جديدة، تُستفيد من قدرة الانتباه الذاتي على استيعاب السياق العالمي، في الوقت الذي تُستخدم فيه الانسيابيات الرسومية لمعالجة الاتصال المحلي والقيود الهيكلية للهيكل العظمي. كما صممنا أيضًا فاصلًا لجزء الجسم (Body Part Decoder) يُسهم في استخلاص وتحسين المعلومات المتعلقة بمقاطع محددة من الجسم. علاوة على ذلك، يدمج نهجنا معلومات المسافة، مما يعزز قدرة النموذج على فهم العلاقات المكانية بدقة وتقديرها. وأخيرًا، نقدّم خسارة هندسية (Geometry Loss) التي تفرض قيدًا حاسمًا على هيكل الهيكل العظمي للجسم، لضمان أن تتوافق توقعات النموذج مع الحدود الطبيعية للوضعية البشرية. تؤكد نتائج التجارب فعالية النهج المُقترح، مُظهرة أن كل عنصر ضمن النظام ضروري لتحسين نتائج تقدير الوضعية. وبالمقارنة مع أحدث الأساليب، لا يقتصر العمل المُقترح على تحقيق المعايير الحالية، بل يتجاوزها أيضًا.

استخراج الوضعية ثلاثية الأبعاد للجسم كاملاً بناءً على شبكة انتباه الرسم البياني الدلالي ومعلومات المسافة | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI