연구진은 레이더 포인트 클라우드 관측에서 인간 자세의 불확실성을 모델링하는 MH-NFPG(Multi-Hypothesis Normalizing Flow Pose Generator)를 제안했어요.
MH-NFPG는 조건부 정규화 흐름을 사용하여 레이저 자세 분포를 모델링하며, 기존 확산 모델보다 20배 빠른 추론 속도를 제공해요.
세 가지 레이더 벤치마크에서 기존 확산 모델보다 교정 성능이 뛰어나고, 자세 정확도를 향상시키거나 일치시키며, 교정 오류를 최대 85% 줄였어요.