Mänsklig rörelse förutsägelse, d.v.s. prognos framtida kroppsposer ges observerad pose sekvens, har vanligtvis hanterats med återkommande neurala nätverk (RNNs). Men som framgår av tidigare arbete, de resulterande RNN modeller lider av förutsägelse fel ackumulation, vilket leder till oönskade diskontinuiteter i rörelse förutsägelse. I detta dokument föreslår vi ett enkelt feed-forward djupt nätverk för rörelseförutsägelse, som tar hänsyn till både tidsmässig smidighet och rumsliga beroenden bland mänskliga kroppsleder. I detta sammanhang föreslår vi sedan att koda tidsinformation genom att arbeta i bana rymden, i stället för den traditionellt använda poserar utrymme. Detta lindrar oss från att manuellt definiera intervallet av tidsmässiga beroenden (eller temporal convolutional filterstorlek, som gjorts i tidigare arbete). Dessutom är rumsligt beroende av mänsklig pose kodad genom att behandla en människa pose som en generisk graf (snarare än ett mänskligt skelett kinematic träd) som bildas av kopplingar mellan varje par av kroppen leder. Istället för att använda en fördefinierad grafstruktur designar vi ett nytt diagramkonvolutionsnätverk för att lära oss grafanslutning automatiskt. Detta gör det möjligt för nätverket att fånga lång räckvidd beroenden utöver det mänskliga kinematiska trädet. Vi utvärderar vår strategi på flera standardriktvärden dataset för rörelseförutsägelse, inklusive Human3.6M, CMU rörelse fånga dataset och 3DPW. Våra experiment visar tydligt att det föreslagna tillvägagångssättet uppnår toppmoderna prestanda och är tillämpligt på både vinkelbaserade och positionsbaserade pose representationer. Koden finns på https: // github.com/ wei- mao-2019/LearnTrajDep
Grafkonvolutionella neurala nätverk REF kan användas för att lära sig mänsklig rörelse i bana rymden snarare än i pose utrymme, vilket gör det möjligt för nätverket att modellera långdistans beroenden bortom det kinematiska trädet.
Learning Trajectory Dependencies for Human Motion Prediction
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}