CVPR'24香港理工最新KTPFormer,超强3D 姿势估计SOTA!

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点击下方 卡片 ，关注 「计算机视觉工坊」 公众号 选择 星标 ，干货第一时间送达 作者Jihua Peng | 编辑：计算机视觉工坊 添加小助理：dddvision，备注：方向+学校/公司+昵称，拉你入群。文末附行业细分群 扫描下方二维码，加入 3D视觉知识星球 ，星球内凝聚了众多3D视觉实战问题，以及各个模块的学习资料： 近20门视频课程（星球成员免费学习） 、 最新顶会论文 、 计算机视觉书籍 、 优质3D视觉算法源码 等。想要入门3D视觉、做项目、搞科研，欢迎扫码加入！ 读者个人理解 本文介绍的KTPFormer模型在3D姿势估计领域引入了两种新颖的注意力机制，即KPA和TPA，以增强模型对全局相关性的建模能力。通过在三个公共数据集上进行实验验证，作者展示了KTPFormer在提高性能方面的有效性，并且只带来了很小的计算开销增加。这种模型设计的灵活性和通用性 ………………………………