Video Pose Transformer
CVPR 2024 | 让视频姿态Transformer变得飞速,北大提出高效三维人体姿态估计框架HoT
                        目前,Video Pose Transformer(VPT)在基于视频的三维人体姿态估计领域取得了最领先的性能。近年来,这些 VPT 的计算量变得越来越大,这些巨大的计算量同时也限制了这个领域的进一步发展,对那些计算资源不足的研究者十分不友好。例如,训练一个 243 帧的 VPT 模型通常需要花费好几天的时间,严重拖慢了研究的进度,并成为了该领域亟待解决的一大痛点。那么,该如何有效地提升 VPT 的效率同时几乎不损失精度呢?来自北京大学的团队提出了一种基于沙漏 Tokenizer 的高效三维人体姿态估计框架HoT,
                    
                    4/1/2024 11:36:00 AM
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                    论文
                    
                    
                    代码
                    
                    
                    算法
                    
                    
                    AI for Science
                    
                    
                    芯片
                    
                    
                    Agent
                    
                    
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