연구진이 개인 시점 3D 인간 자세 추정을 위한 TSR-Ego 프레임워크를 제안했어요. 이 프레임워크는 짧은 시계열 모션 정보를 활용해 스테레오 특징 샘플링을 가이드합니다.
TSR-Ego는 시계열 컨볼루션을 통해 스테레오 특징 맵을 풍부하게 하고, 3D 관절 쿼리를 리파인하는 단일 단계 스테레오 디코더를 사용해요.
UnrealEgo2 및 UnrealEgo-RW 데이터셋에서 실험 결과, TSR-Ego는 기존 방식보다 뛰어난 성능을 보여줬고, 특히 실제 환경에서 강점을 보였어요.