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초록·키워드
단일 이미지 기반의 3D 사람 자세 추정은 깊이 정보의 부재와 관절 간의 복잡한 구조로 인해 본질적으로 어려운 문제이다. 기존 방법들은 주로 복잡한 네트워크 구조나 대규모 파라미터 기반의 회귀 모델을 사용하여 정확도를 높이고자 했으나, 이는 연산 자원의 소모와 일반화 성능의 저하라는 한계를 가진다. 본 논문에서는 ViTPose-s 기반의 2D keypoint 추출기와 MLP 기반의 3D keypoint 예측기로 구성된 LightWeight 파이프라인을 제안한다. ... 전체 초록 보기
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-25-02-093744470
