03 2022 档案

摘要:(1) 提出了一种新的基于姿势引导的特征分解变换器,通过使用姿势信息对语义成分(如人体或关节部位)进行清晰的分解,并对非遮挡部位进行相应的选择性匹配。 (2)设计了一个姿势引导的推送丢失来帮助专注于人体部位,减轻遮挡和噪声的干扰,避免了特征学习的失败。 提出了一种基于变换器的姿势引导特征分离(PFD 阅读全文
posted @ 2022-03-20 15:44 luzhuflower 阅读(75) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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