顶会创新点即插即用，不卷！

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基于Transformer的3D人体姿态估计方法的一个主要弱点是自注意力机制中的Q、K、V向量通常是基于简单的线性映射得到的。这种方法无法充分利用人体解剖结构和运动轨迹的信息，从而限制了模型性能的进一步提升。香港理工大学创新提出KTPFormer， 引入KPA和TPA两种先验注意机制，少量增加计算量即显著增强效果。此外， KPA和TPA可以轻松集成到各种基于Transformer的3D姿势估计器中，具有很好的通用性和灵活性。 如何即插即用到自己论文里面，来看直播课👇 为了让大家更好的掌握 3D人体姿态估计， 研梦非凡于10月29日晚（周二），邀请了来自中科院、计算机视觉领域资深专家杨导师，为大家独家详解 《KTPFormer: 3D人体姿态估计方法!即插即用 》 ，从3D人体姿态估计到算法研究、 重点讲解KTPFormer的创新点以及实验 ，一文速通3D人体姿态估计，get论文idea！ ………………………………