arXiv · AI· Woo-Jin Jung, Chan-Bin Lim, Seung-Hyun Kong·· 4 小时前AI 评分27
I2R-Pose 雷达 3D 人体姿态估计框架：基于运动感知初始化与观测引导精化
Radar-Based 3D Human Pose Estimation via Motion-Aware Pose Initialization and Observation-Guided Refinement
AI 导读
I2R-Pose 框架结合运动感知初始化与观测引导精化，显著提升毫米波雷达 3D 人体姿态估计精度。 在 MVDoppler-Pose 数据集上，该方法将平均单关节位置误差（MPJPE）降低 39.50%；在自建 RaMoS-Pose 数据集上降低 15.13%。 框架支持 TD/TR 图与雷达点云的单模态及融合输入，并构建了同步标注数据集以验证效果。
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