論文の概要: STMT: A Spatial-Temporal Mesh Transformer for MoCap-Based Action Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.18177v2
• Date: Fri, 26 Jul 2024 19:13:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-31 01:16:44.668413
• Title: STMT: A Spatial-Temporal Mesh Transformer for MoCap-Based Action Recognition
• Title（参考訳）: STMT:MoCapに基づく行動認識のための空間時間メッシュ変換器
• Authors: Xiaoyu Zhu, Po-Yao Huang, Junwei Liang, Celso M. de Melo, Alexander Hauptmann,
• Abstract要約: 本研究では、モーションキャプチャー(MoCap)シーケンスを用いた人間の行動認識の問題点について検討する。 メッシュシーケンスを直接モデル化する新しい時空間メッシュ変換器(STMT)を提案する。 提案手法は,スケルトンベースモデルやポイントクラウドベースモデルと比較して,最先端の性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.064502884594376
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We study the problem of human action recognition using motion capture (MoCap) sequences. Unlike existing techniques that take multiple manual steps to derive standardized skeleton representations as model input, we propose a novel Spatial-Temporal Mesh Transformer (STMT) to directly model the mesh sequences. The model uses a hierarchical transformer with intra-frame off-set attention and inter-frame self-attention. The attention mechanism allows the model to freely attend between any two vertex patches to learn non-local relationships in the spatial-temporal domain. Masked vertex modeling and future frame prediction are used as two self-supervised tasks to fully activate the bi-directional and auto-regressive attention in our hierarchical transformer. The proposed method achieves state-of-the-art performance compared to skeleton-based and point-cloud-based models on common MoCap benchmarks. Code is available at https://github.com/zgzxy001/STMT.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、モーションキャプチャー(MoCap)シーケンスを用いた人間の行動認識の問題点について検討する。 モデル入力として標準化された骨格表現を導出するために複数の手動ステップを踏む既存の手法とは異なり、メッシュシーケンスを直接モデル化する新しい空間時間メッシュ変換器(STMT)を提案する。 このモデルは、フレーム内のオフセットアテンションとフレーム間の自己アテンションを備えた階層型トランスフォーマーを使用する。 注意機構により、モデルは2つの頂点パッチの間を自由に参加し、空間時間領域における非局所的関係を学習することができる。 階層変換器における双方向及び自己回帰的注意をフルに活性化するために,マスク付き頂点モデリングと将来のフレーム予測が2つの自己監督タスクとして使用される。 提案手法は,一般的なMoCapベンチマーク上でのスケルトンベースおよびポイントクラウドベースモデルと比較して,最先端性能を実現する。 コードはhttps://github.com/zgzxy001/STMTで入手できる。

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