Para peneliti mengusulkan BioModule, sebuah transformer temporal plug-in ringan yang melekat di downstream mana pun estimator pose 3D untuk memprediksi atribut biomekanik dari kerangka standar 17-sendi. Model ini agnostik terhadap estimator dan tidak memerlukan modifikasi pada model pose upstream.

  • BioModule memprediksi kuantitas biomekanik menggunakan dataset terpasang skala besar yang memasangkan video Human3.6M dan keypoints dengan ruang label biomekanik Human3.6Mplus.
  • Para penulis menetapkan korespondensi anatomi antara sistem koordinat untuk supervisi cross-modal yang akurat per frame.
  • Mereka mem-benchmark BioModule di tujuh estimator pose 3D state-of-the-art untuk menganalisis bagaimana kualitas upstream merambat ke fidelitas downstream.

Karya ini menempatkan BioModule sebagai jembatan yang ringkas dan modular antara estimasi pose berbasis visi dan analisis gerakan manusia yang bermakna secara biomekanik.