CVPRMay, 2022

FeatER：基于特征映射的 TransformER 的高效人体重建网络

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TL;DR本论文提出了一种新的 transformer 设计，FeatER，可以在建模注意力时保持特征映射表示的固有结构，并减少内存和计算成本，在几个人类重建任务中有效增强了性能，包括 2D HPE、3D HPE 和 HMR 任务，并应用了特征映射重建模块来改进人体姿态和网格的估计表现。
vision transformershuman reconstruction tasksfeatermemory and computational costsfeature map reconstruction module
发现论文，激发创造
  • 基于 Transformer 的分离模态交叉注意力 3D 人体网格恢复

    本文研究了 Transformer Encoder 在 3D 人类网格重建上的应用。提出了一种名为 FastMETRO 的新型 Transformer Encoder-Decoder 结构，对输入标记的复杂性进行了解耦，并通过注意掩码和网格上采样操作引入人体形态学关系的先验知识来提高其收敛速度和准确性。在 Human3.6M 和 3DPW 数据集上，和基于图像的方法相比明显更有效。

    Jul, 2022

  • 用于从 2D 人体姿态估计中获得人体姿态和形状的模块化多阶段轻量级图转换网络

    本文提出了一种基于图表的变形网络，实现了从二维人体姿态到三维人体姿态的估计和到三维人体网格参数的回归。该方法在保证精度的同时，优化了计算效率，具有广泛的实际应用价值。

    Jan, 2023

  • 使用空间和时间转换器的三维人体姿势估计

    本研究提出一种基于 transformer 的算法，能够在视频中实现 3D 人体姿态估计，通过对空间和时间进行变换，对每一帧中人体关节关系进行建模，并在中心帧上输出准确的 3D 人体姿态，该算法在 Human3.6M 和 MPI-INF-3DHP 数据集上实现了最先进的成果。

    Mar, 2021

  • 使用 Transformer 进行端到端的人体姿势和网格重建

    本研究提出了一种名为 MEsh TRansfOrmer（METRO）的新方法，该方法使用变压器编码器来同时建模顶点 - 顶点和顶点 - 关节交互，并从单个图像中输出 3D 关节坐标和网格顶点，其非依赖于任何参数化网格模型，可以轻松地扩展到其他对象，如手的 3D 重建。该方法在处理局部遮挡等具有挑战性情况方面更加鲁棒和有效，在公共数据集 Human3.6M 和 3DPW 上为人类网格重建生成了最新的最先进结果。此外，我们展示了 METRO 到野外 3D 手重建的泛化能力，在 FreiHAND 数据集上性能优于现有最先进方法。

    Dec, 2020

  • ConvFormer: 利用动态多头卷积注意力实现 Transformer 模型的参数减少，用于 3D 人体姿势估计

    本文提出了 ConvFormer：一种新型的卷积变压器，新增了一种动态的多头卷积自注意机制用于单目 3D 人体姿势估计。通过对人体各关节点之间的关系进行建模，利用时间关节特征的新概念进行完全的时间信息融合，成功地在三个基准数据集上实现了 SOTA 水平的结果，相对于以前的变压器模型取得了显著的参数降低。

    Apr, 2023

  • 一个轻量级的图变换网络用于从 2D 人体姿势重建人体网格

    本文提出了一种基于姿势的轻量级方法 GTRS，它可以从 2D 人类姿态重构人类网格。该方法利用图变换器来提取结构化和隐式的关节相关性以及网格模板来重构人类网格，从而大大提高了模型的效率和泛化性能。在 Human3.6M 和 3DPW 数据集上进行广泛的评估，GTRS 方法在仅使用 10.2％ 的参数和 2.5％ 的 FLOPs 的同时，比 SOTA 基于姿态的 Pose2Mesh 方法实现了更好的准确性。

    Nov, 2021

  • POTTER：用于高效人体 Mesh 恢复的汇聚注意力 Transformer

    本研究提出一种纯 Transformer 架构，命名为 POoling aTtention TransformER (POTTER)，可用于单张图像的 HMR 任务。通过改进池化注意力模块，结合高分辨率特征，POTTER 在减小计算和内存成本的同时，实现更准确的人类网格重建。

    Mar, 2023

  • 构建时空 Transformer 用于自我中心三维姿态估计

    本文介绍了一种利用过去帧信息运用自注意的 3D 人体姿态估计方法 ——Ego-STAN，通过引入 spatio-temporal Transformer 模型和 feature map tokens 实现对大规模训练的加速与计算效率的提高，并在实验中表现出卓越的性能。

    Jun, 2022

  • HEViTPose：高效视觉变压器用于人体姿态估计

    这篇研究论文提出了一种高效率视觉变压器（HEViTPose）用于人体姿势估计，通过特征分组、空间降级机制及多维度注意力头保持特征多样性。通过优化模型的 Patch Embedded Overlap Width，实现了性能、参数和 GFLOPs 的改进，与最先进模型相当，但更轻量化。

    Nov, 2023

  • 在 4D 中重建和跟踪人类的 Transformers 技术

    本文介绍了一种通过 4DHumans 方法从单眼视频中追踪和重建人体动作的技术，通过 transformerized 版本的 HMR 2.0 网络实现人体重建，使用 3D 重建作为输入在 3D 跟踪系统中进行多人追踪并通过深度学习算法实现姿态和动作的识别。

    May, 2023