論文の概要: Remembering What Is Important: A Factorised Multi-Head Retrieval and Auxiliary Memory Stabilisation Scheme for Human Motion Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11394v1
• Date: Fri, 19 May 2023 02:44:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-05-22 16:32:36.101761
• Title: Remembering What Is Important: A Factorised Multi-Head Retrieval and Auxiliary Memory Stabilisation Scheme for Human Motion Prediction
• Title（参考訳）: 重要なこと:人間の動作予測のための因子的マルチヘッド検索と補助記憶安定化スキーム
• Authors: Tharindu Fernando and Harshala Gammulle and Sridha Sridharan and Simon Denman and Clinton Fookes
• Abstract要約: 本稿では、歴史的知識のモデリングを改善するために、革新的な補助メモリ駆動のディープニューラルネットワークフレームワークを提案する。 我々は、観察されたポーズシーケンスから、主観的、タスク固有、その他の補助情報を切り離し、これらの分解された特徴を利用してメモリを問い合わせる。 2つの新たな損失関数を導入し、メモリ内容の安定性を確保しつつ補助記憶内の多様性を促進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.34294145237618
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Humans exhibit complex motions that vary depending on the task that they are performing, the interactions they engage in, as well as subject-specific preferences. Therefore, forecasting future poses based on the history of the previous motions is a challenging task. This paper presents an innovative auxiliary-memory-powered deep neural network framework for the improved modelling of historical knowledge. Specifically, we disentangle subject-specific, task-specific, and other auxiliary information from the observed pose sequences and utilise these factorised features to query the memory. A novel Multi-Head knowledge retrieval scheme leverages these factorised feature embeddings to perform multiple querying operations over the historical observations captured within the auxiliary memory. Moreover, our proposed dynamic masking strategy makes this feature disentanglement process dynamic. Two novel loss functions are introduced to encourage diversity within the auxiliary memory while ensuring the stability of the memory contents, such that it can locate and store salient information that can aid the long-term prediction of future motion, irrespective of data imbalances or the diversity of the input data distribution. With extensive experiments conducted on two public benchmarks, Human3.6M and CMU-Mocap, we demonstrate that these design choices collectively allow the proposed approach to outperform the current state-of-the-art methods by significant margins: $>$ 17\% on the Human3.6M dataset and $>$ 9\% on the CMU-Mocap dataset.
• Abstract（参考訳）: 人間は、実行しているタスク、従事する相互作用、および主題固有の嗜好によって異なる複雑な動きを示す。 したがって、過去の動きの履歴に基づく将来の動きを予測することは難しい課題である。 本稿では、歴史的知識のモデリングを改善するために、革新的な補助記憶を用いたディープニューラルネットワークフレームワークを提案する。 具体的には、観察したポーズシーケンスから主題別、タスク別、およびその他の補助情報を抽出し、これらの因子化された特徴を利用して記憶を照会する。 新たなマルチヘッド知識検索手法では,これらの特徴埋め込みを利用して,補助メモリ内でキャプチャされた履歴観測に対して複数のクエリ処理を行う。 さらに,提案する動的マスキング戦略により,この特徴の絡み合いが動的になる。 データの不均衡や入力データ分布の多様性によらず、将来の動作の長期予測を支援するために、サレント情報を探索し記憶することができるようにし、補助メモリ内の多様性を促進するために2つの新しい損失関数を導入する。 Human3.6M と CMU-Mocap の2つの公開ベンチマークで実施された広範な実験により、これらの設計選択によって、提案されたアプローチが現在の最先端の手法よりも大きなマージンで優れていることが実証された。

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