論文の概要: Motion-R3: Fast and Accurate Motion Annotation via Representation-based Representativeness Ranking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01672v1
• Date: Tue, 4 Apr 2023 09:58:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-05 14:16:21.945646
• Title: Motion-R3: Fast and Accurate Motion Annotation via Representation-based Representativeness Ranking
• Title（参考訳）: motion-r3:representation-based representativeness rankingによる高速かつ正確なモーションアノテーション
• Authors: Jubo Yu, Tianxiang Ren, Shihui Guo, Fengyi Fang, Kai Wang, Zijiao Zeng, Yazhan Zhang, Andreas Aristidou, Yipeng Qin
• Abstract要約: 与えられたデータセットにおける動きデータ固有の代表性に基づく新しい動きアノテーション手法を提案する。 その高い効率のおかげで、我々の手法は特に頻繁な要求の変化に反応し、モーションアノテーションモデルのアジャイル開発を可能にします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.780640149625743
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we follow a data-centric philosophy and propose a novel motion annotation method based on the inherent representativeness of motion data in a given dataset. Specifically, we propose a Representation-based Representativeness Ranking R3 method that ranks all motion data in a given dataset according to their representativeness in a learned motion representation space. We further propose a novel dual-level motion constrastive learning method to learn the motion representation space in a more informative way. Thanks to its high efficiency, our method is particularly responsive to frequent requirements change and enables agile development of motion annotation models. Experimental results on the HDM05 dataset against state-of-the-art methods demonstrate the superiority of our method.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,データ中心の哲学に従い,与えられたデータセットにおける動きデータの固有表現性に基づく新しい動きアノテーション手法を提案する。 具体的には,学習した動き表現空間において,与えられたデータセット内のすべての動きデータをその代表性に応じてランク付けする表現ベース代表度ランキングr3法を提案する。 さらに,より有意義な方法で運動表現空間を学習するための,新しい2レベル運動連続学習法を提案する。 高効率のおかげで、この手法は要求の頻繁な変更に特に反応し、モーションアノテーションモデルのアジャイル開発を可能にします。 HDM05データセットの最先端手法に対する実験結果から,本手法の優位性が確認された。

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