論文の概要: Hierarchical Graph-Convolutional Variational AutoEncoding for Generative Modelling of Human Motion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.12602v1
• Date: Wed, 24 Nov 2021 16:21:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-25 14:09:54.582085
• Title: Hierarchical Graph-Convolutional Variational AutoEncoding for Generative Modelling of Human Motion
• Title（参考訳）: 階層型グラフ畳み込み変分自動符号化による人間の動きの生成
• Authors: Anthony Bourached, Robert Gray, Ryan-Rhys Griffiths, Ashwani Jha, Parashkev Nachev
• Abstract要約: 人間の動きのモデルは通常、軌跡予測または行動分類に焦点を当てるが、どちらもまれである。 本稿では,階層的変動オートエンコーダと深部グラフ畳み込みニューラルネットワークに基づく新しいアーキテクチャを提案する。 この階層型グラフ共進化型自己エンコーダ(HG-VAE)は、コヒーレントな動作を生成し、分布外データを検出し、モデルの後部への勾配上昇による欠落データを出力できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2599533416395767
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Models of human motion commonly focus either on trajectory prediction or action classification but rarely both. The marked heterogeneity and intricate compositionality of human motion render each task vulnerable to the data degradation and distributional shift common to real-world scenarios. A sufficiently expressive generative model of action could in theory enable data conditioning and distributional resilience within a unified framework applicable to both tasks. Here we propose a novel architecture based on hierarchical variational autoencoders and deep graph convolutional neural networks for generating a holistic model of action over multiple time-scales. We show this Hierarchical Graph-convolutional Variational Autoencoder (HG-VAE) to be capable of generating coherent actions, detecting out-of-distribution data, and imputing missing data by gradient ascent on the model's posterior. Trained and evaluated on H3.6M and the largest collection of open source human motion data, AMASS, we show HG-VAE can facilitate downstream discriminative learning better than baseline models.
• Abstract（参考訳）: 人間の動きのモデルは通常、軌跡予測または行動分類に焦点を当てるが、どちらもまれである。 人間の動きの顕著な不均一性と複雑な構成性により、各タスクは実際のシナリオに共通するデータ劣化と分散シフトに弱い。 十分に表現力のあるアクション生成モデルは、理論的には、両方のタスクに適用可能な統一フレームワーク内でデータコンディショニングと分散レジリエンスを可能にする。 本稿では,階層的変動オートエンコーダと深部グラフ畳み込みニューラルネットワークに基づく新しいアーキテクチャを提案する。 この階層型グラフ畳み込み変分オートエンコーダ(HG-VAE)は、コヒーレントな動作を発生し、分布外データを検出し、モデルの後部への勾配上昇による欠落データを出力できることを示す。 HG-VAEは,H3.6Mのトレーニングと評価により,ベースラインモデルよりも下流での識別学習を促進できることを示した。

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