제안하는 HandGCAT 방법은 2D 손 자세 정보를 활용하여 가려진 영역을 효과적으로 보상하고, 이를 통해 단일 RGB 이미지에서 강인한 3D 손 메시 복원을 달성한다.
본 연구는 현실적이고 다양한 손-물체 상호작용 이미지를 생성하여 3D 손 메시 복원 성능을 크게 향상시킨다.
단일 RGB 이미지에서 상태 공간 채널 주의 집중 메커니즘을 통해 손 메시를 효과적으로 복원할 수 있다.