論文の概要: History Repeats Itself: Human Motion Prediction via Motion Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.11755v1
• Date: Thu, 23 Jul 2020 02:12:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 12:21:58.159457
• Title: History Repeats Itself: Human Motion Prediction via Motion Attention
• Title（参考訳）: 歴史を振り返る:人間の動きの予測は動きの注意を通す
• Authors: Wei Mao, Miaomiao Liu, Mathieu Salzmann
• Abstract要約: 注意に基づくフィードフォワードネットワークを導入し、人間の動きが自分自身を繰り返す傾向にあるという観察を明示的に活用する。 特に,現在動きのコンテキストと過去の動きのサブシーケンスの類似性を捉えるために,動きの注意を抽出することを提案する。 我々は,Human3.6M,AMASS,3DPWを用いて,周期的および非周期的両方の行動に対するアプローチの利点を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.94175022575966
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human motion prediction aims to forecast future human poses given a past motion. Whether based on recurrent or feed-forward neural networks, existing methods fail to model the observation that human motion tends to repeat itself, even for complex sports actions and cooking activities. Here, we introduce an attention-based feed-forward network that explicitly leverages this observation. In particular, instead of modeling frame-wise attention via pose similarity, we propose to extract motion attention to capture the similarity between the current motion context and the historical motion sub-sequences. Aggregating the relevant past motions and processing the result with a graph convolutional network allows us to effectively exploit motion patterns from the long-term history to predict the future poses. Our experiments on Human3.6M, AMASS and 3DPW evidence the benefits of our approach for both periodical and non-periodical actions. Thanks to our attention model, it yields state-of-the-art results on all three datasets. Our code is available at https://github.com/wei-mao-2019/HisRepItself.
• Abstract（参考訳）: 人間の動作予測は、過去の動きによって将来の人間のポーズを予測することを目的としている。 繰り返しまたはフィードフォワードニューラルネットワークに基づいても、既存の方法は、複雑なスポーツ行動や料理活動であっても、人間の動きが自分自身を繰り返す傾向があるという観察をモデル化できない。 本稿では,この観測を明示的に活用した注目型フィードフォワードネットワークを提案する。 特に、ポーズ類似性によるフレームワイドアテンションをモデル化する代わりに、現在の動きコンテキストと過去の動きサブシーケンスとの類似性を捉えるために、動き注意を抽出することを提案する。 関連した過去の動きを集約し、グラフ畳み込みネットワークで結果を処理することにより、長期履歴からの動作パターンを効果的に活用し、将来のポーズを予測する。 人間3.6m, amass, 3dpwの実験は, 周期的および非周期的行動に対する我々のアプローチの利点を証明した。 注意モデルのおかげで、3つのデータセットすべてに最先端の結果が得られます。 私たちのコードはhttps://github.com/wei-mao-2019/hisrepitselfで利用可能です。

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