論文の概要: Muscles in Action

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02978v1
• Date: Mon, 5 Dec 2022 16:47:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 17:44:20.334454
• Title: Muscles in Action
• Title（参考訳）: 動作中の筋肉
• Authors: Mia Chiquier, Carl Vondrick
• Abstract要約: 単眼ビデオから筋活動の活性化をモデル化するための新しい視覚認知タスクとデータセットを提案する。 筋肉をコンピュータービジョンシステムに組み込むことで、スポーツ、フィットネス、AR/VRといった仮想人間のよりリッチなモデルが可能になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.482090207522358
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Small differences in a person's motion can engage drastically different muscles. While most visual representations of human activity are trained from video, people learn from multimodal experiences, including from the proprioception of their own muscles. We present a new visual perception task and dataset to model muscle activation in human activities from monocular video. Our Muscles in Action (MIA) dataset consists of 2 hours of synchronized video and surface electromyography (sEMG) data of subjects performing various exercises. Using this dataset, we learn visual representations that are predictive of muscle activation from monocular video. We present several models, including a transformer model, and measure their ability to generalize to new exercises and subjects. Putting muscles into computer vision systems will enable richer models of virtual humans, with applications in sports, fitness, and AR/VR.
• Abstract（参考訳）: 人の動きの小さな違いは、劇的に異なる筋肉を働かせる。 人間の活動の視覚的な表現はビデオから訓練されるが、人々は自身の筋肉の受容からを含む多彩な経験から学ぶ。 単眼ビデオから筋活動の活性化をモデル化するための新しい視覚認知タスクとデータセットを提案する。 筋活動(MIA)データセットは, 種々の運動を行う被験者の2時間の同期ビデオと表面筋電図データから構成される。 このデータセットを用いて,単眼映像から筋活動を予測する視覚表現を学習する。 トランスフォーマーモデルを含むいくつかのモデルを提示し,新しい運動や課題に一般化する能力を測定した。 筋肉をコンピュータービジョンシステムに組み込むことで、スポーツ、フィットネス、AR/VRといった仮想人間のより豊かなモデルが可能になる。

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