論文の概要: Skeleton-Aware Networks for Deep Motion Retargeting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.05732v1
• Date: Tue, 12 May 2020 12:51:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-03 18:50:02.063601
• Title: Skeleton-Aware Networks for Deep Motion Retargeting
• Title（参考訳）: ディープモーション再ターゲティングのためのスケルトンアウェアネットワーク
• Authors: Kfir Aberman, Peizhuo Li, Dani Lischinski, Olga Sorkine-Hornung, Daniel Cohen-Or, Baoquan Chen
• Abstract要約: 骨格間のデータ駆動動作のための新しいディープラーニングフレームワークを提案する。 我々の手法は、トレーニングセットの運動間の明確なペアリングを必要とせずに、再ターゲティングの仕方を学ぶ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.65593033474384
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a novel deep learning framework for data-driven motion retargeting between skeletons, which may have different structure, yet corresponding to homeomorphic graphs. Importantly, our approach learns how to retarget without requiring any explicit pairing between the motions in the training set. We leverage the fact that different homeomorphic skeletons may be reduced to a common primal skeleton by a sequence of edge merging operations, which we refer to as skeletal pooling. Thus, our main technical contribution is the introduction of novel differentiable convolution, pooling, and unpooling operators. These operators are skeleton-aware, meaning that they explicitly account for the skeleton's hierarchical structure and joint adjacency, and together they serve to transform the original motion into a collection of deep temporal features associated with the joints of the primal skeleton. In other words, our operators form the building blocks of a new deep motion processing framework that embeds the motion into a common latent space, shared by a collection of homeomorphic skeletons. Thus, retargeting can be achieved simply by encoding to, and decoding from this latent space. Our experiments show the effectiveness of our framework for motion retargeting, as well as motion processing in general, compared to existing approaches. Our approach is also quantitatively evaluated on a synthetic dataset that contains pairs of motions applied to different skeletons. To the best of our knowledge, our method is the first to perform retargeting between skeletons with differently sampled kinematic chains, without any paired examples.
• Abstract（参考訳）: 骨格間のデータ駆動型動き再ターゲティングのための新しいディープラーニングフレームワークを導入し,その構造は異なるが,同相グラフに対応する。 重要なことは、トレーニングセットの動作間の明確なペアリングを必要とせずに、再ターゲットする方法を学ぶことだ。 我々は、異なる同型骨格が共通の原始骨格に、エッジマージ操作によって還元される可能性があるという事実を活用し、骨格プール(skeletal pooling)と呼ぶ。 したがって、我々の主な技術的貢献は、新しい微分可能な畳み込み、プーリング、アンプール演算子の導入です。 これらのオペレーターは骨格を意識しており、骨格の階層構造と関節の隣接性を明確に説明し、ともに元の動きを原始骨格の関節に関連する深い時間的特徴の集まりに変換するのに役立つ。 言い換えれば、我々のオペレーターは、運動を共通の潜在空間に埋め込む新しいディープモーション処理フレームワークの構築ブロックを形成し、同型骨格の集合によって共有される。 したがって、再ターゲティングは単にこの潜在空間にエンコードし、復号することで達成することができる。 本実験は, 従来の手法と比較して, モーション・リターゲティングおよびモーション・プロセッシングの枠組みの有効性を示した。 また,異なる骨格に適用された動きのペアを含む合成データセットを用いて定量的に評価した。 私たちの知る限りでは、この手法は、サンプルの異なるキネマティックチェーンを持つ骨格間で、ペアの例なしで再ターゲティングを行う最初の方法です。

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