論文の概要: Deep Generative Modelling of Human Reach-and-Place Action

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.02345v1
• Date: Mon, 5 Oct 2020 21:36:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-10 21:57:17.885396
• Title: Deep Generative Modelling of Human Reach-and-Place Action
• Title（参考訳）: リーチ・アンド・プレイス行動の深部生成モデル
• Authors: Connor Daly, Yuzuko Nakamura, Tobias Ritschel
• Abstract要約: 始終位置と終端位置を条件とした人間のリーチ・アンド・プレイス行動の深層生成モデルを提案する。 我々は、このような人間の3Dアクション600のデータセットを取得し、3Dソースとターゲットの2x3-D空間をサンプリングした。 我々の評価には、いくつかの改善、生成的多様性の分析、応用が含まれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.38392014421915
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The motion of picking up and placing an object in 3D space is full of subtle detail. Typically these motions are formed from the same constraints, optimizing for swiftness, energy efficiency, as well as physiological limits. Yet, even for identical goals, the motion realized is always subject to natural variation. To capture these aspects computationally, we suggest a deep generative model for human reach-and-place action, conditioned on a start and end position.We have captured a dataset of 600 such human 3D actions, to sample the 2x3-D space of 3D source and targets. While temporal variation is often modeled with complex learning machinery like recurrent neural networks or networks with memory or attention, we here demonstrate a much simpler approach that is convolutional in time and makes use of(periodic) temporal encoding. Provided a latent code and conditioned on start and end position, the model generates a complete 3D character motion in linear time as a sequence of convolutions. Our evaluation includes several ablations, analysis of generative diversity and applications.
• Abstract（参考訳）: 物体を3d空間に拾い上げ、配置するという動きは、微妙な細部でいっぱいだ。 通常、これらの運動は同じ制約から形成され、速さ、エネルギー効率、生理的限界に最適化される。 しかし、同じ目標であっても、実現された運動は常に自然変動の対象となる。 これらの側面を計算的に捉えるために、開始位置と終了位置で条件付けられた人間のリーチ・アンド・プレイス行動の深層生成モデルを提案し、600個の人間の3D行動のデータセットを収集し、3Dソースとターゲットの2x3次元空間をサンプリングした。 時間的変動はしばしば、リカレントニューラルネットワークやメモリや注意を持つネットワークのような複雑な学習機械でモデル化されるが、ここでは、時間的に畳み込み、(周期的な)時間的エンコーディングを利用する、はるかに単純なアプローチを示す。 潜在コードを提供し、開始位置と終了位置を条件として、モデルが畳み込みのシーケンスとして線形時間における完全な3dキャラクタ動作を生成する。 本評価には,いくつかのアブレーション,生成多様性の解析とその応用を含む。

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