論文の概要: Stochastic Multi-Person 3D Motion Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05421v1
• Date: Thu, 8 Jun 2023 17:59:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 12:46:43.559581
• Title: Stochastic Multi-Person 3D Motion Forecasting
• Title（参考訳）: 確率的マルチパーソン3次元モーション予測
• Authors: Sirui Xu, Yu-Xiong Wang, Liang-Yan Gui
• Abstract要約: 我々は、人間の動き予測に先立つ作業において、無視された現実世界の複雑さに対処する。 私たちのフレームワークは一般的なもので、異なる生成モデルでインスタンス化します。 このアプローチは多種多人数の予測を多種多様な精度で生成し,技術水準を著しく上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.915057426589744
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper aims to deal with the ignored real-world complexities in prior work on human motion forecasting, emphasizing the social properties of multi-person motion, the diversity of motion and social interactions, and the complexity of articulated motion. To this end, we introduce a novel task of stochastic multi-person 3D motion forecasting. We propose a dual-level generative modeling framework that separately models independent individual motion at the local level and social interactions at the global level. Notably, this dual-level modeling mechanism can be achieved within a shared generative model, through introducing learnable latent codes that represent intents of future motion and switching the codes' modes of operation at different levels. Our framework is general; we instantiate it with different generative models, including generative adversarial networks and diffusion models, and various multi-person forecasting models. Extensive experiments on CMU-Mocap, MuPoTS-3D, and SoMoF benchmarks show that our approach produces diverse and accurate multi-person predictions, significantly outperforming the state of the art.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,人間の運動予測における先行研究における現実世界の複雑さの無視と,多人数行動の社会的特性,運動と社会的相互作用の多様性,関節運動の複雑さを強調することを目的とした。 そこで本研究では,確率的マルチパーソン3次元動作予測の新しいタスクを提案する。 本研究では,局所レベルでの独立行動とグローバルレベルでの社会的相互作用を別々にモデル化する2段階生成モデリングフレームワークを提案する。 特に、この二重レベルモデリングメカニズムは、将来の動きの意図を表す学習可能な潜在コードを導入し、異なるレベルの動作モードを切り替えることで、共有生成モデル内で実現できる。 我々のフレームワークは汎用的であり、生成的敵ネットワークや拡散モデル、多人数予測モデルなど、異なる生成モデルでインスタンス化する。 CMU-Mocap, MuPoTS-3D, SoMoF ベンチマークの大規模な実験により,本手法は多人数同時予測の多種多様な精度を達成し, 技術水準を大幅に上回った。

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