論文の概要: Dynamic Multiscale Graph Neural Networks for 3D Skeleton-Based Human Motion Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.08802v1
• Date: Tue, 17 Mar 2020 02:49:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-22 20:29:17.349446
• Title: Dynamic Multiscale Graph Neural Networks for 3D Skeleton-Based Human Motion Prediction
• Title（参考訳）: 3次元骨格に基づく人の動き予測のための動的マルチスケールグラフニューラルネットワーク
• Authors: Maosen Li, Siheng Chen, Yangheng Zhao, Ya Zhang, Yanfeng Wang, Qi Tian
• Abstract要約: 本研究では3次元骨格に基づく人体動作を予測するために,新しい動的マルチスケールグラフニューラルネットワーク(DMGNN)を提案する。 モデルはアクションカテゴリに依存しないもので、エンコーダ/デコーダフレームワークに従う。 提案したDMGNNは,短期および長期の予測において最先端の手法より優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 102.9787019197379
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose novel dynamic multiscale graph neural networks (DMGNN) to predict 3D skeleton-based human motions. The core idea of DMGNN is to use a multiscale graph to comprehensively model the internal relations of a human body for motion feature learning. This multiscale graph is adaptive during training and dynamic across network layers. Based on this graph, we propose a multiscale graph computational unit (MGCU) to extract features at individual scales and fuse features across scales. The entire model is action-category-agnostic and follows an encoder-decoder framework. The encoder consists of a sequence of MGCUs to learn motion features. The decoder uses a proposed graph-based gate recurrent unit to generate future poses. Extensive experiments show that the proposed DMGNN outperforms state-of-the-art methods in both short and long-term predictions on the datasets of Human 3.6M and CMU Mocap. We further investigate the learned multiscale graphs for the interpretability. The codes could be downloaded from https://github.com/limaosen0/DMGNN.
• Abstract（参考訳）: 本研究では3次元骨格に基づく人体動作を予測するために,新しい動的マルチスケールグラフニューラルネットワーク(DMGNN)を提案する。 DMGNNの中核となる考え方は、運動特徴学習のための人体の内部関係を包括的にモデル化するために、マルチスケールグラフを使用することである。 この多スケールグラフは、トレーニング中に適応し、ネットワーク層をまたいで動的である。 このグラフに基づいて,個々のスケールの特徴を抽出し,スケールにまたがる特徴を融合する多スケールグラフ計算ユニット(mgcu)を提案する。 モデル全体がアクションカテゴリに依存しず、エンコーダ/デコーダフレームワークに従う。 エンコーダは動きの特徴を学習するための一連のMGCUから構成される。 デコーダは、グラフベースのゲートリカレントユニットを使用して将来のポーズを生成する。 大規模な実験により、提案されたDMGNNはHuman 3.6MとCMU Mocapのデータセットの短期的および長期的予測において最先端の手法よりも優れていた。 さらに,解析可能なマルチスケールグラフについても検討する。 コードはhttps://github.com/limaosen0/DMGNNからダウンロードできる。

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