基于 Transformer 的手-物交互场景动作识别
计算机视觉与模式识别
2022-10-21 v1
摘要
本报告描述了 ECCV 2022 以自我为中心和多视角相机的人体、手与活动（HBHA）挑战赛：动作识别的亚军方案。该挑战赛旨在从以自我为中心的视角识别手-物交互。我们提出了一个框架，利用基于 Transformer 的关键点估计器估计两只手和一个物体的关键点，并基于估计的关键点识别动作。我们在测试集上取得了 87.19% 的 top-1 准确率。
引用
@article{arxiv.2210.11387,
title = {Transformer-based Action recognition in hand-object interacting scenarios},
author = {Hoseong Cho and Seungryul Baek},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.11387},
year = {2022}
}
备注
5 pages