【摘 要】
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近年来基于锚点的三维手部姿态估计方法比较流行，A2J(Anchor-to-Joint)是比较有代表性的方法之一。A2J在深度图上密集地设置锚点，利用神经网络预测锚点到关键点的偏差以及每个锚点的权重。A2J使用预测的偏差和权重，以加权求和的方式计算关键点的坐标，降低了网络回归结果中的噪声。虽然A2J简单高效，但是不恰当的网络结构和损失函数影响了网络的准确度，因此文中提出改进的网络HigherA2J。
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近年来基于锚点的三维手部姿态估计方法比较流行，A2J(Anchor-to-Joint)是比较有代表性的方法之一。A2J在深度图上密集地设置锚点，利用神经网络预测锚点到关键点的偏差以及每个锚点的权重。A2J使用预测的偏差和权重，以加权求和的方式计算关键点的坐标，降低了网络回归结果中的噪声。虽然A2J简单高效，但是不恰当的网络结构和损失函数影响了网络的准确度，因此文中提出改进的网络HigherA2J。首先，使用一个分支预测锚点到关键点的XYZ偏差，更好地利用深度图的3D特性；其次，简化A2J的网络分支结
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