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category-agnostic pose estimation
搜索结果 - 4
CapeX: 基于文本点解释的类别无关姿态估计
传统的 2D 姿势估计模型受其设计的限制，仅适用于特定的物体类别，为了克服这些限制，通用类别姿势估计（CAPE）作为解决方案出现，CAPE 旨在使用统一模型为多样的物体类别进行关键点定位，可以从最小的注释支持图像中进行泛化，我们的方法采用了
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a month ago
CVPR
元点学习与细化的类别无关姿态估计
通过学习模型与图像特征交互生成称为 ' 超点 ' 的潜在关键点，综合利用支持关键点信息提供监督和精化，从而实现了更好的类别不可知姿态估计。
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4 months ago
Pose Anything: 基于图结构的类别无关姿态估计方法
传统的 2D 姿态估计模型局限于其特定类别的设计，限定了其适用范围，对于新颖对象缺乏相关训练数据的情况尤其具有挑战性。为了应对这一局限性，引入了无类别限制的姿态估计（CAPE）方法，在仅需标注关键点的最小支持图像的情况下，实现了任意对象类别
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7 months ago
ECCV
Pose for Everything: 通往类别无关姿势估计之路
本文提出了一种 CAPEG 框架，即 POSE Matching Network，并提出了一种基于 transformer 的 Keypoint Interaction Module，能够捕捉不同关键点之间的交互和支持和查询图像之间的关系，
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2 years ago
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