論文の概要: Generative Model-Enhanced Human Motion Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.11699v3
• Date: Wed, 25 Nov 2020 10:16:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-10 22:08:50.712774
• Title: Generative Model-Enhanced Human Motion Prediction
• Title（参考訳）: 生成モデルによる人間の動き予測
• Authors: Anthony Bourached, Ryan-Rhys Griffiths, Robert Gray, Ashwani Jha, Parashkev Nachev
• Abstract要約: 我々はHuman3.6MとCMUモーションキャプチャデータセットに基づく新しいOoDベンチマークを定式化する。 我々は差別的アーキテクチャをOoD失敗に固定化するためのハイブリッドフレームワークを導入し、それらを生成モデルで拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3073775218038883
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The task of predicting human motion is complicated by the natural heterogeneity and compositionality of actions, necessitating robustness to distributional shifts as far as out-of-distribution (OoD). Here we formulate a new OoD benchmark based on the Human3.6M and CMU motion capture datasets, and introduce a hybrid framework for hardening discriminative architectures to OoD failure by augmenting them with a generative model. When applied to current state-of-the-art discriminative models, we show that the proposed approach improves OoD robustness without sacrificing in-distribution performance, and can theoretically facilitate model interpretability. We suggest human motion predictors ought to be constructed with OoD challenges in mind, and provide an extensible general framework for hardening diverse discriminative architectures to extreme distributional shift. The code is available at https://github.com/bouracha/OoDMotion.
• Abstract（参考訳）: 人間の運動を予測するタスクは、行動の自然な不均一性と構成性によって複雑であり、分散(ood)まで分布シフトへの堅牢性が必要となる。 本稿では、Human3.6MとCMUのモーションキャプチャーデータセットに基づく新しいOoDベンチマークを定式化し、生成モデルで拡張することで、OoD障害に対する識別アーキテクチャを強化するためのハイブリッドフレームワークを導入する。 現状の判別モデルに適用した場合,提案手法は分散性能を犠牲にすることなくoodロバスト性が向上し,理論的にモデル解釈性が向上することを示す。 人間の運動予測器はoodの課題を念頭に置いて構築されるべきであり、多様な識別アーキテクチャを極度の分布シフトに強固にするための拡張可能な汎用フレームワークを提供する。 コードはhttps://github.com/bouracha/OoDMotion.comで入手できる。

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