Attention! 一种轻量级二维手部姿态估计方法
计算机视觉与模式识别
2020-06-02 v2 人机交互
机器学习
摘要
基于视觉的人体姿态估计是一种用于人机交互（HCI）的非侵入式技术。直接以手作为输入设备提供了一种颇具吸引力的交互方式，无需外骨骼、手套等专用传感设备，仅需一台摄像机。传统上，HCI 应用于制造、手术、娱乐产业和建筑等多个领域。基于视觉的人体姿态估计算法的部署可为这些应用带来创新气息。在本通讯中，我们提出一种新颖的卷积神经网络架构，并辅以自注意力（Self-Attention）模块；由于其轻量级特性，该网络仅含 190 万参数，可部署于嵌入式系统。源代码与定性结果已公开可用。
引用
@article{arxiv.2001.08047,
title = {Attention! A Lightweight 2D Hand Pose Estimation Approach},
author = {Nicholas Santavas and Ioannis Kansizoglou and Loukas Bampis and Evangelos Karakasis and Antonios Gasteratos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.08047},
year = {2020}
}
备注
updated version with ablation studies