1. Репозиторий Полоцкого государственного университета имени Евфросинии Полоцкой
  2. Периодические издания Полоцкого государственного университета имени Евфросинии Полоцкой
  3. Серия C. Фундаментальные науки. ISSN 2710-4230 (Online)
  4. 2025, № 1 (44)
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: https://elib.psu.by/handle/123456789/47733
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorДин, A.ru_RU
dc.contributor.authorНедзьведь, О. В.ru_RU
dc.contributor.authorDing, A.en_EN
dc.contributor.authorNedzved, O.en_EN
dc.date.accessioned2025-04-23T07:16:45Z-
dc.date.available2025-04-23T07:16:45Z-
dc.date.issued2025-
dc.identifier.citationДин, A. Оценка 3D-позы человека на основе 2D ключевых точек / A. Дин, Н. В. Недзьведь // Вестник Полоцкого государственного университета. Серия C, Фундаментальные науки. - 2025. - № 1 (44). - С. 2-8. - DOI: 10.52928/2070-1624-2025-44-1-2-8ru_RU
dc.identifier.urihttps://elib.psu.by/handle/123456789/47733-
dc.description.abstractПредложена инновационная мало выборочная легковесная архитектура для решения задачи оценки 3D-позы человека на основе 2D ключевых точек. В рамках данного подхода введены специализированные обучаемые позиционные кодировки, предназначенные для задач трехмерной оценки позы, которые используются совместно с традиционными позиционными кодировками для представления входных данных. Архитектура метода включает многоуровневую обработку признаков и их адаптивное объединение с использованием механизма пространственного внимания, что позволяет усиливать релевантные признаки. Эксперименты, проведенные на стандартных тестовых наборах данных, подтвердили эффективность предложенного метода: достигнуто значение средней ошибки положения суставов (MPJPE) 42,1, что превосходит результаты существующих подходов.ru_RU
dc.language.isoruru
dc.publisherПолоцкий государственный университет имени Евфросинии Полоцкойru_RU
dc.rightsopen accessru_RU
dc.titleОценка 3D-позы человека на основе 2D ключевых точекru_RU
dc.title.alternativeHuman 3d Pose Estimation Based on 2D Keypointsru_RU
dc.typeArticleru_RU
dc.identifier.doi10.52928/2070-1624-2025-44-1-2-8-
local.description.annotationIn the presented work, innovative low-sampling lightweight architecture is proposed to solve the task of 3D human pose estimation based on 2D key points. The approach introduces specialized trainable pose encodings designed for 3D pose estimation tasks, which are used in conjunction with traditional pose encodings to represent the input data. The architecture of the method includes multilevel feature processing and their adaptive association using a spatial attention mechanism, which allows to enhance relevant features. Experiments conducted on standard test datasets confirmed the effectiveness of the proposed method: a mean joint position error (MPJPE) value of 42.1 was achieved, which exceeds the results of existing approaches.ru_RU
Располагается в коллекциях:2025, № 1 (44)

Файлы этого ресурса:
Файл РазмерФормат 
2-8.pdf1.16 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Порекомендовать ресурс Google Scholar


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.