#論文Shorts #論文解説 コンセプト "1分で概要をまとめる" 論文Shorts
今回引用させていただいた論文は
Learning Dynamical Human-Joint Affinity for 3D Pose Estimation in Videos
2021年の論文です。
論文URL:
グラフ畳み込みネットワークを活用するのは3次元骨格推定界隈では
当たり前のことですが、このアイデアは素晴らしいですね。
論文内では空間的・時間的親和性という単語が使われていますが、
要するに相関の高い特徴量のノードを動的にエッジで繋げちゃおう！って
話です。
そのためこのシステムではグラフの隣接行列が動的にコロコロ変化します。
k近傍法を使って隣接行列(なぜか親和性行列って名前ですが、同じものです)を更新しているようです。
実験結果の後半はDG-Netが一番良いパフォーマンスを引き出せる変数を
頑張って見つけ出そうとしている内容なので、動画ではごっそりカット
しました。
なるべく分かりやすく、1分で、誤解を招かないようにまとめるって
至難の業ですね...
(もし間違っている点があれば教えてください)
動画の作者: Rigel_Wired
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