【CVPR2023】《A2J-Transformer：用于从单个RGB图像估计3D交互手部姿态的锚点到关节变换网络

这篇论文的标题是《A2J-Transformer: Anchor-to-Joint Transformer Network for 3D Interacting Hand Pose Estimation from a Single RGB Image》，作者是Changlong Jiang, Yang Xiao, Cunlin Wu, Mingyang Zhang, Jinghong Zheng, Zhiguo Cao, 和 Joey Tianyi Zhou。他们来自华中科技大学、阿里巴巴集团、新加坡科学、技术和研究局（A*STAR）的前沿人工智能研究中心（CFAR）以及高性能计算研究所（IHPC）。

摘要

3D交互手部姿态估计（IHPE）是一个挑战性的任务，因为手部存在严重的自遮挡和相互遮挡，两只手的外观模式相似，以及从2D到3D的病态关节位置映射等问题。为了解决这些问题，作者提出了A2J-Transformer，这是一种基于Transformer的非局部编码-解码框架，用于改进A2J（一种最先进的基于深度的单手3D姿态估计方法），以适应交互手部情况的RGB域。A2J-Transformer的主要优势包括：局部锚点通过自注意力机制建立全局空间上下文感知，以更好地捕获关节的全局线索；每个锚点被视为可学习的查询，具有自适应特征学习能力，以提高模式拟合能力；锚点位于