論文の概要: Skeleton-in-Context: Unified Skeleton Sequence Modeling with In-Context Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03703v1
• Date: Wed, 6 Dec 2023 18:59:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-07 13:49:56.310035
• Title: Skeleton-in-Context: Unified Skeleton Sequence Modeling with In-Context Learning
• Title（参考訳）: スケルトン・イン・コンテクスト:インコンテキスト学習を用いた統一スケルトンシーケンスモデリング
• Authors: Xinshun Wang, Zhongbin Fang, Xia Li, Xiangtai Li, Chen Chen, Mengyuan Liu
• Abstract要約: In-context Learningは、視覚とNLPのためのマルチタスクモデリングの新しい視点を提供する。 In-context skeleton sequence modeling のための効果的なフレームワークである Skeleton-in-Context を提案する。 我々のモデルは、最先端のマルチタスク性能を実現し、特定のタスクにおいてシングルタスクメソッドよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.081392200333163
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In-context learning provides a new perspective for multi-task modeling for vision and NLP. Under this setting, the model can perceive tasks from prompts and accomplish them without any extra task-specific head predictions or model fine-tuning. However, Skeleton sequence modeling via in-context learning remains unexplored. Directly applying existing in-context models from other areas onto skeleton sequences fails due to the inter-frame and cross-task pose similarity that makes it outstandingly hard to perceive the task correctly from a subtle context. To address this challenge, we propose Skeleton-in-Context (SiC), an effective framework for in-context skeleton sequence modeling. Our SiC is able to handle multiple skeleton-based tasks simultaneously after a single training process and accomplish each task from context according to the given prompt. It can further generalize to new, unseen tasks according to customized prompts. To facilitate context perception, we additionally propose a task-unified prompt, which adaptively learns tasks of different natures, such as partial joint-level generation, sequence-level prediction, or 2D-to-3D motion prediction. We conduct extensive experiments to evaluate the effectiveness of our SiC on multiple tasks, including motion prediction, pose estimation, joint completion, and future pose estimation. We also evaluate its generalization capability on unseen tasks such as motion-in-between. These experiments show that our model achieves state-of-the-art multi-task performance and even outperforms single-task methods on certain tasks.
• Abstract（参考訳）: In-context Learningは、視覚とNLPのためのマルチタスクモデリングの新しい視点を提供する。 この設定では、モデルはプロンプトからタスクを知覚し、追加のタスク固有のヘッド予測やモデルの微調整なしでそれらを達成することができる。 しかし、文脈内学習によるスケルトンシーケンスモデリングは未検討のままである。 他の領域からスケルトンシーケンスに既存のin-contextモデルを直接適用することは、フレーム間およびクロスタスクが類似しているために失敗し、微妙なコンテキストからタスクを正しく認識することが極めて困難になる。 この課題に対処するために,テキスト内スケルトンシーケンスモデリングに有効なフレームワークであるSkeleton-in-Context(SiC)を提案する。 私たちのSiCは、単一のトレーニングプロセス後に複数のスケルトンベースのタスクを同時に処理し、与えられたプロンプトに従ってコンテキストから各タスクを達成できます。 カスタマイズされたプロンプトに従って、新しい、目に見えないタスクにさらに一般化することができる。 文脈認識を容易にするために,部分的な関節レベル生成やシーケンスレベルの予測,2次元から3次元の動作予測など,異なる性質のタスクを適応的に学習するタスク統一プロンプトを提案する。 動作予測,ポーズ推定,ジョイント・コンプリート,将来のポーズ推定など,複数のタスクにおけるsicの有効性を評価するための広範な実験を行った。 また,その一般化能力についても検討した。 これらの実験により,本モデルは最先端のマルチタスク性能を達成し,特定のタスクにおけるシングルタスクメソッドよりも優れることを示した。

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