論文の概要: Long-term Human Motion Prediction with Scene Context

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.03672v3
• Date: Fri, 31 Jul 2020 17:23:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-12 20:08:34.798738
• Title: Long-term Human Motion Prediction with Scene Context
• Title（参考訳）: シーンコンテキストによる長期人間の動作予測
• Authors: Zhe Cao, Hang Gao, Karttikeya Mangalam, Qi-Zhi Cai, Minh Vo, Jitendra Malik
• Abstract要約: 人間の動きを予測するための新しい3段階フレームワークを提案する。 提案手法はまず,まず複数の人間の動作目標を抽出し,各目標に向けて3次元人間の動作経路を計画し,最後に各経路に続く3次元人間のポーズシーケンスを予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.096118270451974
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Human movement is goal-directed and influenced by the spatial layout of the objects in the scene. To plan future human motion, it is crucial to perceive the environment -- imagine how hard it is to navigate a new room with lights off. Existing works on predicting human motion do not pay attention to the scene context and thus struggle in long-term prediction. In this work, we propose a novel three-stage framework that exploits scene context to tackle this task. Given a single scene image and 2D pose histories, our method first samples multiple human motion goals, then plans 3D human paths towards each goal, and finally predicts 3D human pose sequences following each path. For stable training and rigorous evaluation, we contribute a diverse synthetic dataset with clean annotations. In both synthetic and real datasets, our method shows consistent quantitative and qualitative improvements over existing methods.
• Abstract（参考訳）: 人間の動きはゴール指向であり、シーン内の物体の空間配置に影響される。 将来の人間の動きを計画するためには、環境を知覚することが不可欠だ。 人間の動きを予測する既存の研究は、シーンの文脈に注意を払わないため、長期的な予測に苦慮している。 本研究では,この課題に対処するためのシーンコンテキストを活用する新しい3段階フレームワークを提案する。 1つのシーンイメージと2Dポーズ履歴が与えられた後、まず複数の人間の動作目標を抽出し、各目標に向けて3Dヒューマンパスを計画し、最終的に各パスに続く3Dヒューマンポーズシーケンスを予測する。 安定したトレーニングと厳密な評価のために,クリーンアノテーションを用いた多様な合成データセットを寄贈する。 合成データと実データの両方において,本手法は既存の手法に比べて一貫した定量的,定性的な改善を示す。

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