点云 人体姿态估计 transformer

点云人体姿态估计transformer是一种基于Transformer网络架构的方法，用于将2D人体姿势提升到3D姿势。它受到了视觉Transformer（ViT）的启发，并利用空间变换器编码器来提取关键点之间的人体关节联系。该方法使用2D骨架作为输入，将每个关键点视为一个patch，并通过patch embedding和空间位置嵌入获得高维特征。然后，这些特征被送入空间变换器编码器，以提取关键点之间的关系，从而实现点云人体姿态估计。

相关问题

基于transformer的视频中人体姿态估计前景

现在基于transformer的视频中人体姿态估计已经成为研究热点之一。传统的基于CNN的方法在处理视频中的人体姿态时面临一些挑战，比如难以捕捉到长时间的姿态变化，以及对于复杂的动作或者遮挡情况下的姿态估计效果不佳等问题。而基于transformer的方法则可以通过对时间序列信息的建模来解决这些问题。

在视频中的人体姿态估计任务中，一些研究者已经开始将transformer应用于关键点检测、姿态估计等任务中。这些方法通常利用transformer网络来对视频中的姿态序列进行建模，以便更好地捕捉长时间的姿态变化。同时，这些方法也使用了一些注意力机制来帮助网络更好地捕捉到关键点之间的空间和时间关系。

总而言之，基于transformer的视频中人体姿态估计已经成为一个非常有前景的研究方向，未来有望在实际应用中发挥重要作用。

点云的稀疏transformer

稀疏Transformer是一种用于处理点云的变种Transformer模型。点云是由一组离散的点表示的三维数据。稀疏Transformer的目标是对稀疏的点云进行建模和处理，以提取有用的特征和进行相应的任务。在点云处理中，稀疏Transformer可以用于点云补全和去噪等任务。

在点云补全任务中，稀疏Transformer可以通过将输入点云表示为一组局部点云代理来生成缺失部分的点云。这里的点云代理是一组精心设计的局部点云表示，通过一个几何感知的Transformer块来生成。通过一个从粗到细的过程，最终使用FoldingNet来补全点云。

在点云去噪任务中，稀疏Transformer可以接受被噪声破坏的点云作为输入，并利用局部几何信息输出干净的点云。基于Transformer的编码器将输入点云映射到高维特征空间，并学习点云之间的语义关系。通过从编码器中提取的特征，可以获得噪声输入点云的潜在流形。最后，通过对每个流形进行采样，可以生成干净的点云。

最近基于Transformer的点云处理方法显示出了在点云分类任务中取得领先地位的潜力。Transformer的强大全局信息聚合能力使其能够快速提取点云中的关键特征。通过使用各种注意力机制，Transformer方法在点云分类准确率方面已经取得了不错的结果。然而，还有一些基于非Transformer的方法在分类准确率上超过了Transformer方法，表明这个领域还有进一步提升的空间。

总的来说，稀疏Transformer是一种用于点云处理的变种Transformer模型，可以应用于点云补全和去噪等任务。尽管在点云分类任务中Transformer方法已经取得了显著的成果，但仍存在改进的空间。未来的研究可以探索如何将通用的点云处理方法与Transformer方法相结合，以实现更先进的结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Transformer在3D点云中的应用综述（检测/跟踪/分割/降噪/补全）](https://blog.csdn.net/abcwsp/article/details/127433394)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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