論文の概要: Transformer Inertial Poser: Attention-based Real-time Human Motion Reconstruction from Sparse IMUs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.15720v1
• Date: Tue, 29 Mar 2022 16:24:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-30 16:32:37.313044
• Title: Transformer Inertial Poser: Attention-based Real-time Human Motion Reconstruction from Sparse IMUs
• Title（参考訳）: Transformer Inertial Poser: スパースIMUからの注意に基づくリアルタイム人体動作再構成
• Authors: Yifeng Jiang, Yuting Ye, Deepak Gopinath, Jungdam Won, Alexander W. Winkler, C. Karen Liu
• Abstract要約: 本研究では,6つのIMUセンサからリアルタイムに全体動作を再構築する,注意に基づく深層学習手法を提案する。 提案手法は, 実装が簡単で, 小型でありながら, 定量的かつ質的に新しい結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.72586714047199
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Real-time human motion reconstruction from a sparse set of wearable IMUs provides an non-intrusive and economic approach to motion capture. Without the ability to acquire absolute position information using IMUs, many prior works took data-driven approaches that utilize large human motion datasets to tackle the under-determined nature of the problem. Still, challenges such as temporal consistency, global translation estimation, and diverse coverage of motion or terrain types remain. Inspired by recent success of Transformer models in sequence modeling, we propose an attention-based deep learning method to reconstruct full-body motion from six IMU sensors in real-time. Together with a physics-based learning objective to predict "stationary body points", our method achieves new state-of-the-art results both quantitatively and qualitatively, while being simple to implement and smaller in size. We evaluate our method extensively on synthesized and real IMU data, and with real-time live demos.
• Abstract（参考訳）: まばらなウェアラブルimusからリアルタイムの人間の動きの再構築は、意図せず経済的なモーションキャプチャーのアプローチを提供する。 IMUを使って絶対位置情報を取得する能力がないため、多くの先行研究は、大きな人間の動作データセットを使用して、問題の未決定の性質に対処するデータ駆動アプローチを採った。 それでも、時間的一貫性、グローバル翻訳推定、動きや地形の多様さといった課題は残っている。 近年のシークエンスモデリングにおけるTransformerモデルの成功に触発されて,6つのIMUセンサからの全身動作をリアルタイムに再構築する注目型ディープラーニング手法を提案する。 本手法は,「静止体点」を予測するための物理ベースの学習目標と相まって,実装が簡単でサイズが小さく,定量的かつ定性的に新しい結果が得られる。 提案手法は,IMUデータと実データと,実時間ライブデモを用いて広範に評価する。

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