3d hand pose estimation | BriefGPT

关键词3d hand pose estimation

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双手胜于一手：通过占位网络解决手与手的相交
利用占用网络解决手与手交互带来的干扰问题，降低手的相交数，并提出了一种新的手网格参数化方法，实现更好的性能和更低的误差。
PDF3 months ago
HandDiff: 图像点云上基于扩散的 3D 手部姿态估计
基于扩散模型，本文提出了 HandDiff，一种基于手型图像点云的迭代去噪准确手势姿态估计模型，旨在通过联合条件和局部细节条件，恢复关键点排列和准确位置，并在四个具有挑战性的手势姿态基准数据集上显著优于现有方法。
PDF3 months ago
CVPR单眼单视角到双视角的视角自适应用于主观性 3D 手势姿态估计
该研究论文通过提出一种新颖的 Single-to-Dual-view 适应（S2DHand）解决方案，将单视图估计器无监督地适应双视图，通过使用两个立体约束条件生成伪标签，可在不同相机设置下应用于任意双视图对，显著改善了在数据集内和数据集间
PDF4 months ago
高效手部网格重建的简单基线
我们提出了一种简单而有效的基准方法，不仅超越了现有技术方法，而且显示出计算效率，从而在多个数据集上实现了 SOTA 结果。
PDF4 months ago
HMP：从视频中估计姿态和形状的手部运动先验
通过开发一种特定于手部的生成运动先验，并采用潜在优化方法，在视频中实现了 3D 手部运动估计，提高了性能，并在遮挡情况下产生稳定、时间一致的结果，超过了传统的单帧方法。
PDF6 months ago
野外自觉图像中的 3D 手势姿势估计
WildHands 是一种用于在野外的视角图像中进行 3D 手势估计的方法，通过使用野外数据的辅助监督以及在实验室数据集中提供的 3D 监督，以及关于相机视野中手势位置的空间线索，能够在 ARCTIC 排行榜上实现最佳 3D 手势姿态并在
PDF7 months ago
MMCLIP-Hand3D：基于上下文感知的 3D 手势姿态估计的利用
提出了一种称为 CLIP-Hand3D 的新颖的 3D 手势估计器，能够成功地将文本提示与不规则的详细姿势分布连接起来，并通过对姿势标签进行编码，形成相应的文本提示，并从中检索 3D 空间中的 21 个手关节，并对它们的空间分布进行编码以形
PDF9 months ago
CVPR基于神经投票场的相机空间三维手部姿态估计
通过基于 3D 隐式表示的单个 RGB 图像的相机空间 3D 手势估计的统一框架，我们提出了一种新颖的 3D 密集回归方案，该方案通过相机锥体内的密集 3D 点投票来估计相机空间 3D 手势。
PDFa year ago
CVPRA2J-Transformer: 基于 Anchor-to-Joint Transformer 网络的单 RGB 图像 3D 互动手部姿态估计
利用 Transformer 的 non-local encoding-decoding 框架扩展 A2J，将其应用于 RGB 领域下的二手交互状态下的 3D 手势姿势估计，提出 A2J-Transformer 模型来提供局部和全局的姿态线
PDFa year ago
深度基于半监督的三维手势姿态估计的可持续性训练的拓展
本文提出了一种半监督深度学习方法，使用无标签样本并通过仿射变换鼓励估计等变性，同时将学生网络的无标签样本伪标签提供给教师网络，以显著减少对标记训练数据的依赖，并且在测试时间仅使用学生网络的情况下，大量改善了之前半监督方法的表现。
PDFa year ago
EvHandPose: 基于事件的稀疏监督三维手势姿态估计
本文提出了一种基于 Event camera 的 EvHandPose 算法，通过 Event-to-Pose 模块中的新型手势流表示法，以及 Pose-to-IWE 模块中的对比度最大化和边缘限制来解决手部运动信息编码和运动模糊问题，在自
PDFa year ago
立体相机端到端的 3D 手部姿态估计
该研究提出了一种使用端到端方法从立体相机中估计完整的三维手势姿态的方法，通过神经网络架构的扩展，该方法能够更好地实现稀疏视差手关节的估计，并且提出了一种大规模的合成数据集来有效训练模型。
PDF2 years ago
AAAI高效的虚拟视角选择用于 3D 手势姿态估计
本文提出了一种从单一深度中进行 3D 手势姿势估计的新方法，包括虚拟视角选择和融合模块，有效解决了视角变化和手部遮挡等问题，并在三大基准数据集上表现出优越性能。
PDF2 years ago
ICCVHandFoldingNet：一种使用 2D 手骨架的多尺度特征引导折叠的 3D 手势姿态估计网络
该论文提出了一种基于 Folding 的手部姿态估计器，该模型利用多尺度特征进行折叠，可以从归一化的 3D 手部点云输入中回归出手部关节位置，试验结果表明，该模型在三个手部姿态基准数据集上优于现有方法，且模型参数要求最低。
PDF3 years ago
HandTailor：面向高精度单目三维手部恢复的研究
本文介绍了一个结合学习模块和优化模块的手部网格恢复的新框架 HandTailor，该框架利用单眼 RGB 图像实现高精度的恢复，能够在复杂的情景下取得最先进的性能表现。
PDF3 years ago
EventHands: 基于事件流的实时神经网络 3D 手部姿态估计
本文使用单个事件相机首次解决了从单目视频中估计 3D 手势姿态的问题，提出了一种新的神经方法，可在 1000Hz 的实时性能下具有高时间分辨率和低数据吞吐量等特征，并且在新生成的合成事件流上进行训练和泛化，该方法在准确性和捕捉前所未有的手部
PDF4 years ago
贝叶斯三维手部姿态估计的主动学习
本文提出了一种基于贝叶斯近似的深度学习框架用于 3D 手势估计，通过该框架提取数据或者学习能力两种不确定性，与基准估计方法相比得到了更好的效果，并应用于主动学习应用中，采用新式获取函数，使用最小量数据得到了最低误差。
PDF4 years ago
ECCV一种基于单一 RGB 图像的立体交互手姿态估计数据集和基准线
该篇论文针对手 - 手互动的行为研究提出了 InterNet 网络和 InterHand2.6M 数据库，用于从单个 RGB 图像中实现三维互动手势姿态估计，获得更准确的结果。
PDF4 years ago
基于物理模拟的残余强化学习和估算手部姿态的熟练性操作
该研究提出了一种基于深度传感器和一种先进的 3D 手姿估计器的模型，使用模型自由的混合强化学习和模仿学习方法训练代理来实现虚拟环境中手 - 物体交互，通过引入物理约束，使得机器人能够完成更高效的手 - 物体操作。
PDF4 years ago
SeqHAND: 基于 RGB 序列的三维手部姿态和形状估计
本文通过利用具有时间信息的 RGB 图像进行三维手势姿态估计，并结合出现和动态信息，提出了使用人工合成数据集训练新型循环框架的方法，该方法表现出优异的性能。
PDF4 years ago