Mamba-Driven Topology Fusion for Monocular 3D Human Pose Estimation

📄 arXiv: 2505.20611v2 📥 PDF

作者: Zenghao Zheng, Lianping Yang, Jinshan Pan, Hegui Zhu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-27 (更新: 2025-09-26)

💡 一句话要点

提出Mamba驱动的拓扑融合框架以解决单目3D人体姿态估计中的计算挑战

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 3D人体姿态估计 Mamba模型 拓扑融合 骨骼感知 图卷积网络 时空建模 计算效率 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的基于Transformer的3D人体姿态估计方法在处理长序列时计算复杂度高，难以满足实时应用需求。
  2. 本文提出的Mamba驱动的拓扑融合框架，通过骨骼感知模块和图卷积网络，增强了对关节序列的处理能力。
  3. 实验结果显示，该方法在Human3.6M和MPI-INF-3DHP数据集上显著降低了计算成本，同时提高了姿态估计的准确性。

📝 摘要（中文）

基于Transformer的方法在3D人体姿态估计中面临自注意力机制复杂度随序列长度二次增长的计算挑战。Mamba模型通过利用状态空间模型显著降低了计算开销，但其处理具有拓扑结构的3D关节序列的能力不足。为此，本文提出了Mamba驱动的拓扑融合框架，设计了骨骼感知模块以推断骨骼向量的方向和长度，并增强了Mamba模型的卷积结构，结合前向和后向图卷积网络，以更好地捕捉局部关节依赖关系。通过在Human3.6M和MPI-INF-3DHP数据集上的广泛实验，结果表明该方法在降低计算成本的同时显著提高了准确性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有3D人体姿态估计方法在处理具有拓扑结构的关节序列时的计算效率和准确性不足的问题。现有的Mamba模型虽然在长序列建模上表现优异，但在捕捉局部关节关系方面存在局限。

核心思路：论文提出了Mamba驱动的拓扑融合框架，利用骨骼感知模块推断骨骼向量的方向和长度，从而为Mamba模型提供有效的拓扑指导。同时，通过集成前向和后向图卷积网络，增强了模型对局部关节依赖关系的捕捉能力。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：骨骼感知模块用于推断骨骼信息，增强的卷积结构用于捕捉局部依赖关系，以及时空细化模块用于建模序列中的时空关系。

关键创新：最重要的技术创新在于引入骨骼感知模块和图卷积网络的结合，使得模型能够有效处理具有拓扑结构的关节序列，克服了Mamba模型的局限性。

关键设计：在参数设置上，模型通过优化损失函数来平衡空间和时间特征的学习，网络结构上则采用了改进的卷积层设计，以提高对局部特征的提取能力。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提方法在Human3.6M和MPI-INF-3DHP数据集上相较于基线模型显著降低了计算成本，准确率提升幅度达到XX%。各模块的消融实验进一步验证了每个模块的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、增强现实、运动分析和人机交互等。通过提高3D人体姿态估计的准确性和效率，能够为这些领域提供更为精准的用户行为分析和交互体验，未来可能推动智能监控和健康监测等应用的发展。

📄 摘要（原文）

Transformer-based methods for 3D human pose estimation face significant computational challenges due to the quadratic growth of self-attention mechanism complexity with sequence length. Recently, the Mamba model has substantially reduced computational overhead and demonstrated outstanding performance in modeling long sequences by leveraging state space model (SSM). However, the ability of SSM to process sequential data is not suitable for 3D joint sequences with topological structures, and the causal convolution structure in Mamba also lacks insight into local joint relationships. To address these issues, we propose the Mamba-Driven Topology Fusion framework in this paper. Specifically, the proposed Bone Aware Module infers the direction and length of bone vectors in the spherical coordinate system, providing effective topological guidance for the Mamba model in processing joint sequences. Furthermore, we enhance the convolutional structure within the Mamba model by integrating forward and backward graph convolutional network, enabling it to better capture local joint dependencies. Finally, we design a Spatiotemporal Refinement Module to model both temporal and spatial relationships within the sequence. Through the incorporation of skeletal topology, our approach effectively alleviates Mamba's limitations in capturing human structural relationships. We conduct extensive experiments on the Human3.6M and MPI-INF-3DHP datasets for testing and comparison, and the results show that the proposed method greatly reduces computational cost while achieving higher accuracy. Ablation studies further demonstrate the effectiveness of each proposed module. The code and models will be released.