論文の概要: Massively Multi-Person 3D Human Motion Forecasting with Scene Context

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12189v1
• Date: Wed, 18 Sep 2024 17:58:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-19 16:21:44.871764
• Title: Massively Multi-Person 3D Human Motion Forecasting with Scene Context
• Title（参考訳）: シーンコンテキストによる大規模マルチパーソン3次元人間の動作予測
• Authors: Felix B Mueller, Julian Tanke, Juergen Gall,
• Abstract要約: 本研究では、長期(10秒)の人間の動きを予測するために、シーン認識型ソーシャルトランスフォーマーモデル(SAST)を提案する。 我々は、時間的畳み込みエンコーダ・デコーダアーキテクチャとTransformerベースのボトルネックを組み合わせることで、動きとシーン情報を効率的に組み合わせることができる。 我々のモデルは、さまざまなメトリクスやユーザスタディにおいて、リアリズムや多様性の観点から、他のアプローチよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.197408989895102
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Forecasting long-term 3D human motion is challenging: the stochasticity of human behavior makes it hard to generate realistic human motion from the input sequence alone. Information on the scene environment and the motion of nearby people can greatly aid the generation process. We propose a scene-aware social transformer model (SAST) to forecast long-term (10s) human motion motion. Unlike previous models, our approach can model interactions between both widely varying numbers of people and objects in a scene. We combine a temporal convolutional encoder-decoder architecture with a Transformer-based bottleneck that allows us to efficiently combine motion and scene information. We model the conditional motion distribution using denoising diffusion models. We benchmark our approach on the Humans in Kitchens dataset, which contains 1 to 16 persons and 29 to 50 objects that are visible simultaneously. Our model outperforms other approaches in terms of realism and diversity on different metrics and in a user study. Code is available at https://github.com/felixbmuller/SAST.
• Abstract（参考訳）: 人間の行動の確率性は、入力シーケンスだけでは現実的な人間の動きを生成するのを難しくする。 現場環境や近隣の人々の動きに関する情報は、生成過程を大いに助けることができる。 本研究では、長期(10秒)の人間の動きを予測するために、シーン認識型ソーシャルトランスフォーマーモデル(SAST)を提案する。 従来のモデルとは異なり、我々の手法はシーン内のさまざまな人や物体の相互作用をモデル化することができる。 我々は、時間的畳み込みエンコーダ・デコーダアーキテクチャとTransformerベースのボトルネックを組み合わせることで、動きとシーン情報を効率的に組み合わせることができる。 雑音拡散モデルを用いて条件運動分布をモデル化する。 このデータセットは1～16人、29～50人のオブジェクトを同時に表示しています。 我々のモデルは、さまざまなメトリクスやユーザスタディにおいて、リアリズムや多様性の観点から、他のアプローチよりも優れています。 コードはhttps://github.com/felixbmuller/SASTで入手できる。

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