論文の概要: TMR: Text-to-Motion Retrieval Using Contrastive 3D Human Motion Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00976v1
• Date: Tue, 2 May 2023 17:52:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-03 16:39:44.292002
• Title: TMR: Text-to-Motion Retrieval Using Contrastive 3D Human Motion Synthesis
• Title（参考訳）: TMR: 対照的な3次元動作合成を用いたテキスト間検索
• Authors: Mathis Petrovich, Michael J. Black, G\"ul Varol
• Abstract要約: 我々は、テキストから3次元の人間の動きを抽出する簡単な方法であるTMRを提案する。 提案手法は,最先端のテキスト-モーション合成モデルTEMOSを拡張した。 運動生成損失の維持は、対照的な訓練とともに、優れた性能を得るためには不可欠であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.85978336198444
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present TMR, a simple yet effective approach for text to 3D human motion retrieval. While previous work has only treated retrieval as a proxy evaluation metric, we tackle it as a standalone task. Our method extends the state-of-the-art text-to-motion synthesis model TEMOS, and incorporates a contrastive loss to better structure the cross-modal latent space. We show that maintaining the motion generation loss, along with the contrastive training, is crucial to obtain good performance. We introduce a benchmark for evaluation and provide an in-depth analysis by reporting results on several protocols. Our extensive experiments on the KIT-ML and HumanML3D datasets show that TMR outperforms the prior work by a significant margin, for example reducing the median rank from 54 to 19. Finally, we showcase the potential of our approach on moment retrieval. Our code and models are publicly available.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,テキストから3次元動作検索への簡易かつ効果的な手法であるtmrを提案する。 これまでの作業では検索をプロキシ評価指標としてのみ扱っていたが,スタンドアロンタスクとして取り組んだ。 本手法は,最先端のテクスト・ツー・モーション合成モデルtemosを拡張し,クロスモーダル潜在空間の構造を改善するためにコントラスト損失を取り入れる。 運動生成損失の維持は, コントラストトレーニングとともに, 良好なパフォーマンスを得る上で重要であることが示された。 評価のためのベンチマークを導入し,いくつかのプロトコルで結果を報告して詳細な分析を行う。 KIT-MLとHumanML3Dデータセットに関する広範な実験により、TMRは、例えば、中央値のランクを54から19に下げるなど、前よりも大幅に向上していることが示された。 最後に,モーメント検索におけるアプローチの可能性を示す。 私たちのコードとモデルは公開されています。

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