論文の概要: Best Practices for 2-Body Pose Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05758v1
• Date: Wed, 12 Apr 2023 10:46:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-13 15:20:41.214563
• Title: Best Practices for 2-Body Pose Forecasting
• Title（参考訳）: 2-Body Pose Forecastingのベストプラクティス
• Authors: Muhammad Rameez Ur Rahman, Luca Scofano, Edoardo De Matteis, Alessandro Flaborea, Alessio Sampieri, Fabio Galasso
• Abstract要約: 我々は、人間のポーズ予測の進捗状況を概観し、最善を尽くす一対一の実践を詳細に評価する。 他の1人のプラクティスは2体に移行しないため、提案されているベストプラクティスは階層的なボディモデリングや注目に基づくインタラクションエンコーディングは含まない。 提案した2体ポーズによるベストプラクティス予測では,最新のExPIデータセットのパフォーマンスが21.9%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.661899246497896
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The task of collaborative human pose forecasting stands for predicting the future poses of multiple interacting people, given those in previous frames. Predicting two people in interaction, instead of each separately, promises better performance, due to their body-body motion correlations. But the task has remained so far primarily unexplored. In this paper, we review the progress in human pose forecasting and provide an in-depth assessment of the single-person practices that perform best for 2-body collaborative motion forecasting. Our study confirms the positive impact of frequency input representations, space-time separable and fully-learnable interaction adjacencies for the encoding GCN and FC decoding. Other single-person practices do not transfer to 2-body, so the proposed best ones do not include hierarchical body modeling or attention-based interaction encoding. We further contribute a novel initialization procedure for the 2-body spatial interaction parameters of the encoder, which benefits performance and stability. Altogether, our proposed 2-body pose forecasting best practices yield a performance improvement of 21.9% over the state-of-the-art on the most recent ExPI dataset, whereby the novel initialization accounts for 3.5%. See our project page at https://www.pinlab.org/bestpractices2body
• Abstract（参考訳）: 協調的な人間のポーズ予測のタスクは、複数の相互作用する人々の将来のポーズを予測するためのものである。 身体と体の動きの相関により、それぞれ別々に2人の人間を予測することでパフォーマンスが向上する。 しかし、この課題は主に未調査のままだ。 本稿では,人間のポーズ予測の進歩を概観し,身体協調行動予測において最善を尽くす一人称実践の深い評価を行う。 本研究は,GCNおよびFCデコーディングにおける周波数入力表現,時空間分離可能および完全学習可能相互作用の正の効果を検証した。 他の1人のプラクティスは2体に移行しないため、提案されているベストプラクティスは階層的なボディモデリングや注目に基づくインタラクションエンコーディングは含まない。 さらに,エンコーダの2体空間相互作用パラメータに対する新しい初期化手順を提案し,性能と安定性に寄与する。 全体として,提案する2体のポーズ予測ベストプラクティスは,最新のexpiデータセットでは21.9%のパフォーマンス向上を実現しており,新たな初期化が3.5%を占めている。 プロジェクトのページはhttps://www.pinlab.org/bestpractices2bodyを参照。

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