Mesh Graphormer
计算机视觉与模式识别
2021-08-17 v2
摘要
我们提出一种图卷积增强的 transformer，名为 Mesh Graphormer，用于从单张图像进行 3D 人体姿态与网格重建。近来，transformer 和图卷积神经网络（GCNNs）在人体网格重建方面均展现出可喜进展。基于 transformer 的方法在建模 3D 网格顶点与身体关节间的非局部交互上有效，而 GCNNs 善于基于预先指定的网格拓扑利用邻域顶点交互。本文研究如何将图卷积与自注意力在 transformer 中结合以建模局部与全局交互。实验结果表明，我们提出的方法 Mesh Graphormer 在包括 Human3.6M、3DPW 和 FreiHAND 数据集在内的多个基准上显著优于先前的最先进方法。代码与预训练模型可在 https://github.com/microsoft/MeshGraphormer 获取。
引用
@article{arxiv.2104.00272,
title = {Mesh Graphormer},
author = {Kevin Lin and Lijuan Wang and Zicheng Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.00272},
year = {2021}
}
备注
ICCV 2021