論文の概要: Words in Motion: Representation Engineering for Motion Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11624v1
• Date: Mon, 17 Jun 2024 15:07:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-18 14:12:50.376266
• Title: Words in Motion: Representation Engineering for Motion Forecasting
• Title（参考訳）: 動きの言葉:動き予測のための表現工学
• Authors: Omer Sahin Tas, Royden Wagner,
• Abstract要約: 動き予測は過去の動きと環境コンテキストのシーケンスを将来の動きに変換する。 近年の手法は学習された表現に依存しており、解釈が難しい隠された状態をもたらす。 自然言語を用いて、人間の解釈可能な方法で動きの特徴を定量化し、それらが隠れた状態に埋め込まれている度合いを測定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1510009152620668
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Motion forecasting transforms sequences of past movements and environment context into future motion. Recent methods rely on learned representations, resulting in hidden states that are difficult to interpret. In this work, we use natural language to quantize motion features in a human-interpretable way, and measure the degree to which they are embedded in hidden states. Our experiments reveal that hidden states of motion sequences are arranged with respect to our discrete sets of motion features. Following these insights, we fit control vectors to motion features, which allow for controlling motion forecasts at inference. Consequently, our method enables controlling transformer-based motion forecasting models with textual inputs, providing a unique interface to interact with and understand these models. Our implementation is available at https://github.com/kit-mrt/future-motion
• Abstract（参考訳）: 動き予測は過去の動きと環境コンテキストのシーケンスを将来の動きに変換する。 近年の手法は学習された表現に依存しており、解釈が難しい隠された状態をもたらす。 本研究では、自然言語を用いて人間の解釈可能な動作特徴を定量化し、それらが隠れた状態に埋め込まれている度合いを測定する。 実験の結果, 運動列の隠れ状態は, 個々の運動特徴集合に対して配置されていることがわかった。 これらの知見に従えば、制御ベクトルを運動特徴に適合させ、推論時の動作予測を制御することができる。 そこで本手法では,テキスト入力によるトランスフォーマーに基づく動き予測モデルを制御可能とし,これらのモデルと対話し,理解するためのユニークなインタフェースを提供する。 私たちの実装はhttps://github.com/kit-mrt/future-motionで利用可能です。

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