PCIE_EgoHandPose：EgoExo4D手部姿态挑战赛解决方案
计算机视觉与模式识别
2024-06-19 v1
摘要
本报告介绍了我们团队针对CVPR2024 EgoExo4D手部姿态挑战赛提出的'PCIE_EgoHandPose'解决方案。该挑战赛的主要目标是利用任务提供的RGB第一人称视频图像，准确估计涉及21个3D关节点的手部姿态。由于细微运动和遮挡，该任务尤其具有挑战性。为了处理任务的复杂性，我们提出了手部姿态视觉变换器。HP-ViT包含一个ViT主干网络和一个变换器头部，用于估计3D关节点位置，并使用MPJPE和RLE损失函数。我们的方法在手部姿态挑战赛中获得了第一名，MPJPE为25.51，PA-MPJPE为8.49。代码可在https://github.com/KanokphanL/PCIE_EgoHandPose获取。
引用
@article{arxiv.2406.12219,
title = {PCIE_EgoHandPose Solution for EgoExo4D Hand Pose Challenge},
author = {Feng Chen and Ling Ding and Kanokphan Lertniphonphan and Jian Li and Kaer Huang and Zhepeng Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.12219},
year = {2024}
}