HandS3C：基于状态空间空间通道注意力的 RGB 图像 3D 手部网格重建

从单张 RGB 图像重建手部网格是一项具有挑战性的任务，因为手部经常被其他物体遮挡。大多数先前的工作试图探索更多附加信息并采用注意力机制来提高 3D 重建性能，但这同时会增加计算复杂度。为了实现具有高计算效率且保持性能的架构，在这项工作中，我们提出了一个简单但有效的 3D 手部网格重建网络（即 HandS3C），这是首次将状态空间模型(state space model)引入手部网格重建任务。在该网络中，我们设计了一个新颖的状态空间空间通道注意力模块，该模块扩展了有效感受野，在空间维度上提取手部特征，并在通道维度上增强手部的区域特征。这有助于重建完整且详细的手部网格。在面临严重遮挡的知名数据集（如 FREIHAND、DEXYCB 和 HO3D）上进行的大量实验表明，我们提出的 HandS3C 在保持最少参数量的同时，实现了 SOTA 性能。