分层骨架图神经网络

姿态估计更准

从多尺度骨架嵌入中探索更相关的关节上下文,提升单目3D人体姿态估计的准确性与泛化性。

Dong, Jing · Chenchen, Wang · Hui, Fang · Rui, Liu · Wei, Wu · 易鹏飞 · Ping, Xu · Yu, Sui

Pattern Recognition Letters 2025

参数信息

平均关节位置误差
42.2 mm

技术优势

只连该连的关节

在多尺度上定义关节相关性:低分辨率下骨架级关系更可靠,高分辨率下同一肢体上的关节更相关,避免引入无关关节导致的过拟合。

不挑数据也能准

在未见过的3DHP数据集上测试时表现强泛化性,说明模型没有过拟合到特定训练分布。

自带几何约束

分层骨架嵌入隐式施加额外的几何约束,在不增加显式损失项的情况下提升姿态估计精度。

应用场景