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全身姿态估计
01 02
以条件手部调制器增强三维全身姿态估计中的手部
Enhancing Hands in 3D Whole-Body Pose Estimation with Conditional Hands Modulator
用预训练手部估计器的特征通过轻量调制器（CHAM）注入全身姿态网络的特征流，无需重训全身模型即可修正手腕朝向；手指关节与手形则经可微刚性对齐贴到全身网格上，这套「冻结主干+外挂专家调制」的模块化思路可直接迁移到其他部位精度不足的全身/多人重建任务。
CIGPose：面向全身姿态估计的因果干预图神经网络
CIGPose: Causal Intervention Graph Neural Network for Whole-Body Pose Estimation
把视觉上下文当作混淆因子、用因果干预模块替换被混淆的关键点表征，这一去混淆思路可直接迁移到其他易受上下文虚假关联影响的关键点/密集预测任务（如手部姿态、动物姿态、遮挡场景下的检测）。