探索人体姿态的未来 —— GAST-Net：图注意力时空卷积网络在3D人体姿态估计中的应用

探索人体姿态的未来 —— GAST-Net：图注意力时空卷积网络在3D人体姿态估计中的应用

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ga/GAST-Net-3DPoseEstimation

项目简介

在视频中实现准确的3D人体姿态估计是计算机视觉领域的一大挑战。GAST-Net（Graph Attention Spatio-temporal Convolutional Networks）是一个革新性的开源项目，它专注于通过集成图注意力机制来解决这一难题。该模型不仅能够灵活地捕捉时序动态和空间结构，而且实现了实时的3D人体姿态估计，这在现有技术中独树一帜。

技术剖析

GAST-Net巧妙地结合了时空卷积与图注意力块，以模拟人体骨架的动态特性和关节间的复杂关系。通过对局部到全局的空间信息进行关注，该框架能更精确地学习到人体的运动规律，包括姿势、局部运动关联和对称性。其创新点在于采用膨胀时间模型处理不同长度的骨骼序列，并且精心设计时空依赖与空间语义的交织，以增强模型的综合预测

GAST-Net-3DPoseEstimation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ga/GAST-Net-3DPoseEstimation