Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Mixture of Experts Approach to 3D Human Motion Prediction

論文の概要: A Mixture of Experts Approach to 3D Human Motion Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06088v1
Date: Thu, 9 May 2024 20:26:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-13 17:16:40.241474
Title: A Mixture of Experts Approach to 3D Human Motion Prediction
Title（参考訳）: 人間の3次元動作予測への専門家のアプローチの混合
Authors: Edmund Shieh, Joshua Lee Franco, Kang Min Bae, Tej Lalvani,
Abstract要約: 本研究は,Au-Tonomous Vehicle Motion Detectionなどのアプリケーションにとって重要な領域である,人間の動作予測の課題に対処する。私たちの主な目的は、既存のモデルar-tectureを批判的に評価し、その利点と改善の機会を特定することです。これは完全に微分可能なスパーストランスであり、推論コストの低いモデルキャパシティを有効にする有望な能力を示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4974445469089412
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This project addresses the challenge of human motion prediction, a critical area for applications such as au- tonomous vehicle movement detection. Previous works have emphasized the need for low inference times to provide real time performance for applications like these. Our primary objective is to critically evaluate existing model ar- chitectures, identifying their advantages and opportunities for improvement by replicating the state-of-the-art (SOTA) Spatio-Temporal Transformer model as best as possible given computational con- straints. These models have surpassed the limitations of RNN-based models and have demonstrated the ability to generate plausible motion sequences over both short and long term horizons through the use of spatio-temporal rep- resentations. We also propose a novel architecture to ad- dress challenges of real time inference speed by incorpo- rating a Mixture of Experts (MoE) block within the Spatial- Temporal (ST) attention layer. The particular variation that is used is Soft MoE, a fully-differentiable sparse Transformer that has shown promising ability to enable larger model capacity at lower inference cost. We make out code publicly available at https://github.com/edshieh/motionprediction
Abstract（参考訳）: 本研究は,Au-Tonomous Vehicle Motion Detectionなどのアプリケーションにとって重要な領域である,人間の動作予測の課題に対処する。これまでの研究は、このようなアプリケーションにリアルタイムのパフォーマンスを提供するために、低推論時間の必要性を強調してきた。我々の主な目的は既存のモデル ar-chitecture を批判的に評価し、その利点と改善の機会を特定することである。これらのモデルは、RNNベースのモデルの限界を超越し、時空間の反感を利用して、短期と長期の両方の地平線上で可塑性運動列を生成できることを実証した。また,空間時間(ST)アテンション層内のMixture of Experts (MoE)ブロックを組み込んで,リアルタイム推論速度のアドレッシングに挑戦する新しいアーキテクチャを提案する。これは完全に微分可能なスパーストランスであり、推論コストの低いモデルキャパシティを有効にする有望な能力を示している。私たちはhttps://github.com/edshieh/motionpredictionでコードを公開しています。

関連論文リスト

Robust Traffic Forecasting against Spatial Shift over Years [11.208740750755025]
新たに提案したトラフィックOODベンチマークを用いて,時空間技術モデルについて検討する。これらのモデルのパフォーマンスが著しく低下していることが分かりました。そこで我々は,学習中にグラフ生成器の集合を学習し,それらを組み合わせて新しいグラフを生成するMixture Expertsフレームワークを提案する。我々の手法は相似的かつ有効であり、任意の時間モデルにシームレスに統合できる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-01T03:49:29Z)
MambaVT: Spatio-Temporal Contextual Modeling for robust RGB-T Tracking [51.28485682954006]
本研究では,マンバをベースとした純フレームワーク(MambaVT)を提案する。具体的には、長距離クロスフレーム統合コンポーネントを考案し、ターゲットの外観変化にグローバルに適応する。実験では、RGB-TトラッキングのためのMambaのビジョンの可能性が示され、MambaVTは4つの主要なベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-15T02:29:00Z)
Deciphering Movement: Unified Trajectory Generation Model for Multi-Agent [53.637837706712794]
任意の軌道をマスク入力として処理する統一軌道生成モデルUniTrajを提案する。具体的には,空間特徴抽出のためのトランスフォーマーエンコーダ内に埋め込まれたゴースト空間マスキング(GSM)モジュールを導入する。バスケットボール-U,サッカー-U,サッカー-Uの3つの実用的なスポーツゲームデータセットをベンチマークして評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-27T22:15:23Z)
A conditional latent autoregressive recurrent model for generation and forecasting of beam dynamics in particle accelerators [46.348283638884425]
本稿では,加速器内の荷電粒子のダイナミクスを学習するための2段階の非教師付きディープラーニングフレームワークであるLatent Autoregressive Recurrent Model (CLARM)を提案する。 CLARMは、潜在空間表現をキャプチャしてデコードすることで、様々な加速器サンプリングモジュールでプロジェクションを生成することができる。その結果,提案手法の予測能力と生成能力は,様々な評価指標と比較した場合に有望であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-19T22:05:17Z)
Learning Robust Precipitation Forecaster by Temporal Frame Interpolation [65.5045412005064]
本研究では,空間的不一致に対するレジリエンスを示す頑健な降水予測モデルを構築した。提案手法は,textit4cast'23コンペティションの移行学習リーダーボードにおいて,textit1位を確保したモデルにおいて,予測精度が大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-30T08:22:08Z)
Koopman Invertible Autoencoder: Leveraging Forward and Backward Dynamics for Temporal Modeling [13.38194491846739]
我々は、Koopman Invertible Autoencoders (KIA) と呼ぶ、Koopman演算子理論に基づく新しい機械学習モデルを提案する。 KIAは、無限次元ヒルベルト空間における前方と後方のダイナミクスをモデル化することによって、システムの固有の特性を捉えている。これにより,低次元表現を効率よく学習し,長期システムの挙動をより正確に予測することが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-19T03:42:55Z)
Uncovering the Missing Pattern: Unified Framework Towards Trajectory Imputation and Prediction [60.60223171143206]
軌道予測は、観測されたシーケンスから実体運動や人間の行動を理解する上で重要な作業である。現在の方法では、観測されたシーケンスが完了したと仮定し、欠落した値の可能性を無視する。本稿では,グラフに基づく条件変動リカレントニューラルネットワーク (GC-VRNN) の統一フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-28T14:27:27Z)
SPOTR: Spatio-temporal Pose Transformers for Human Motion Prediction [12.248428883804763]
3次元人間の動き予測は、コンピュータビジョンにおける高い重要性と課題を計算した研究領域である。伝統的に、自己回帰モデルは人間の動きを予測するために用いられてきた。人間の動作予測のための非自己回帰モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-11T01:44:29Z)
Anomaly Detection of Time Series with Smoothness-Inducing Sequential Variational Auto-Encoder [59.69303945834122]
Smoothness-Inducing Sequential Variational Auto-Encoder (SISVAE) モデルを提案する。我々のモデルは、フレキシブルニューラルネットワークを用いて各タイムスタンプの平均と分散をパラメータ化する。合成データセットと公開実世界のベンチマークの両方において,本モデルの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-02T06:15:15Z)
Motion Prediction Using Temporal Inception Module [96.76721173517895]
人間の動作を符号化するTIM(Temporal Inception Module)を提案する。本フレームワークは,異なる入力長に対して異なるカーネルサイズを用いて,畳み込み層を用いて入力埋め込みを生成する。標準的な動き予測ベンチマークデータセットであるHuman3.6MとCMUのモーションキャプチャデータセットの実験結果から,我々の手法は一貫して技術手法の状態を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-06T20:26:01Z)
A Spatio-temporal Transformer for 3D Human Motion Prediction [39.31212055504893]
本研究では,3次元人間の動きの生成モデル作成作業のためのトランスフォーマーに基づくアーキテクチャを提案する。実験により,これが基礎となる運動力学を効果的に学習し,自己回帰モデルで観測される時間経過に伴う誤差の蓄積を低減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-18T19:49:28Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。