嵌入式系统上的快速单目手部姿态估计
机器人学
2021-10-13 v3 计算机视觉与模式识别
摘要
手部姿态估计是许多与人机交互相关应用中的基础任务。然而，以往的方法在真实场景中存在手部关键点预测不理想以及计算负担高的问题。本文提出了一种快速且准确的手部姿态估计框架，称为“FastHand”。利用轻量级编码器-解码器网络架构，FastHand 满足了在嵌入式设备上运行的实际应用需求。编码器由参数数量少的深层构成，而解码器利用空间位置信息以获得更准确的结果。评估在两个公开可用数据集上进行，展示了所提流程相较于其他最先进方法的性能提升。FastHand 在 NVIDIA Jetson TX2 图形处理单元上达到每秒 25 帧速度的同时提供了高准确度分数。
引用
@article{arxiv.2102.07067,
title = {Fast Monocular Hand Pose Estimation on Embedded Systems},
author = {Shan An and Xiajie Zhang and Dong Wei and Haogang Zhu and Jianyu Yang and Konstantinos A. Tsintotas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.07067},
year = {2021}
}