論文の概要: Spatio-Temporal Branching for Motion Prediction using Motion Increments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01097v2
• Date: Wed, 9 Aug 2023 07:21:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-10 16:50:37.159876
• Title: Spatio-Temporal Branching for Motion Prediction using Motion Increments
• Title（参考訳）: 運動インクリメントを用いた運動予測のための時空間分岐
• Authors: Jiexin Wang, Yujie Zhou, Wenwen Qiang, Ying Ba, Bing Su, Ji-Rong Wen
• Abstract要約: HMP(Human Motion Prediction)はその多種多様な応用により、人気のある研究トピックとして浮上している。 従来の手法は手作りの機能と機械学習技術に依存している。 HMPのためのインクリメンタル情報を用いた時空間分岐ネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.89014020303557
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human motion prediction (HMP) has emerged as a popular research topic due to its diverse applications, but it remains a challenging task due to the stochastic and aperiodic nature of future poses. Traditional methods rely on hand-crafted features and machine learning techniques, which often struggle to model the complex dynamics of human motion. Recent deep learning-based methods have achieved success by learning spatio-temporal representations of motion, but these models often overlook the reliability of motion data. Additionally, the temporal and spatial dependencies of skeleton nodes are distinct. The temporal relationship captures motion information over time, while the spatial relationship describes body structure and the relationships between different nodes. In this paper, we propose a novel spatio-temporal branching network using incremental information for HMP, which decouples the learning of temporal-domain and spatial-domain features, extracts more motion information, and achieves complementary cross-domain knowledge learning through knowledge distillation. Our approach effectively reduces noise interference and provides more expressive information for characterizing motion by separately extracting temporal and spatial features. We evaluate our approach on standard HMP benchmarks and outperform state-of-the-art methods in terms of prediction accuracy.
• Abstract（参考訳）: HMP(Human Motion Prediction)は多種多様な応用のために人気の高い研究トピックとして登場したが、将来的なポーズの確率的・周期的性質のため、依然として難しい課題である。 従来の手法は手作りの特徴と機械学習技術に依存しており、人間の動きの複雑なダイナミクスをモデル化するのに苦労することが多い。 近年の深層学習に基づく手法は、時空間的な動きの表現を学習することで成功しているが、これらのモデルはしばしば動きデータの信頼性を見落としている。 さらに、スケルトンノードの時間的および空間的依存性は異なる。 時間的関係は時間とともに動き情報を捉え、空間的関係は身体構造と異なるノード間の関係を記述する。 本稿では,時間領域と空間領域の特徴の学習を分離し,より多くの動き情報を抽出し,知識蒸留による相補的クロスドメイン知識学習を実現するhmpのためのインクリメンタル情報を用いた,新たな時空間分岐ネットワークを提案する。 本手法は, 雑音干渉を効果的に低減し, 時間的特徴と空間的特徴を別々に抽出することにより, 動きを特徴付ける表現的情報を提供する。 我々は,標準的なHMPベンチマークと最先端手法を予測精度で評価する。

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