論文の概要: Temporal Consistency Two-Stream CNN for Human Motion Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.05015v1
• Date: Sun, 11 Apr 2021 13:50:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-13 14:11:52.239710
• Title: Temporal Consistency Two-Stream CNN for Human Motion Prediction
• Title（参考訳）: 人間の動き予測のための時間一貫性2ストリームCNN
• Authors: Jin Tang, Jin Zhang, Jianqin Yin
• Abstract要約: 本研究では,二流関節情報を融合して人間の運動を予測する新しい時間的融合(tf)モジュールを提案する。 TFモジュールは、最初の予測ポーズと与えられたポーズの間の時間的連続性を高めることができる。 私たちのアプローチは、3つのベンチマークデータセットで印象的な結果をもたらします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.69027886823277
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fusion is critical for a two-stream network. In this paper, we propose a novel temporal fusion (TF) module to fuse the two-stream joints' information to predict human motion, including a temporal concatenation and a reinforcement trajectory spatial-temporal (TST) block, specifically designed to keep prediction temporal consistency. In particular, the temporal concatenation keeps the temporal consistency of preliminary predictions from two streams. Meanwhile, the TST block improves the spatial-temporal feature coupling. However, the TF module can increase the temporal continuities between the first predicted pose and the given poses and between each predicted pose. The fusion is based on a two-stream network that consists of a dynamic velocity stream (V-Stream) and a static position stream (P-Stream) because we found that the joints' velocity information improves the short-term prediction, while the joints' position information is better at long-term prediction, and they are complementary in motion prediction. Finally, our approach achieves impressive results on three benchmark datasets, including H3.6M, CMU-Mocap, and 3DPW in both short-term and long-term predictions, confirming its effectiveness and efficiency.
• Abstract（参考訳）: 核融合は2ストリームネットワークにとって重要である。 本稿では、時間的結合や時間的整合性を維持するために特別に設計された強化軌道空間時間ブロックを含む2ストリーム関節の情報を融合して人間の動きを予測する新しい時間的融合(TF)モジュールを提案する。 特に、時間的結合は2つのストリームからの予備予測の時間的一貫性を維持する。 一方、TSTブロックは空間的時間的特徴結合を改善する。 しかし、tfモジュールは、第1の予測ポーズと所定のポーズと、各予測ポーズ間の時間的連続性を高めることができる。 この融合は, 動的速度流(V-Stream)と静的位置流(P-Stream)からなる2ストリームネットワークに基づいており, ジョイントの速度情報が短期予測を改善する一方, ジョイントの位置情報は長期予測において良好であり, 運動予測において相補的であることを見出した。 最後に,H3.6M,CMU-Mocap,3DPWの3つのベンチマークデータセットに対して,短期および長期の予測を行い,その有効性と有効性を確認した。

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