: Vi introducerar en strukturerad förutsägelse skikt (SPL) till uppgiften 3D mänskliga rörelse modellering. SP-skiktet förmultnar uttryckligen posen i enskilda fogar och kan kopplas samman med en mängd olika baslinjearkitekturer. Vi visar att på H3.6M och en nyligen, mycket större datauppsättning, AMASS, en mängd olika baslinjemodeller fördelar när de utökas med en SP-lager. Mänsklig rörelseförutsägelse är en utmanande och viktig uppgift inom många applikationer för datorseende. Befintligt arbete modellerar endast implicit det mänskliga skelettets rumsliga struktur. I detta dokument föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt som bryter ner förutsägelsen till enskilda fogar med hjälp av ett strukturerat förutsägelselager som explicit modellerar de gemensamma beroendena. Detta genomförs via en hierarki av små neurala nätverk som är anslutna analogt med de kinematiska kedjorna i människokroppen samt en ledvis nedbrytning i förlustfunktionen. Det föreslagna skiktet är agnostiskt mot det underliggande nätverket och kan användas med befintliga arkitekturer för rörelsemodellering. Tidigare arbete utnyttjar normalt H3.6M-datauppsättningen. Vi visar att vissa toppmoderna tekniker inte fungerar bra när de är utbildade och testade på AMASS, en nyligen utgiven datauppsättning som är 14 gånger så stor som H3.6M. Våra experiment visar att det föreslagna skiktet ökar prestandan av rörelseprognoser oavsett basnätverket, jointangle representation, och förutsägelsehorisont. Vi visar dessutom att lagret också förbättrar rörelseförutsägelser kvalitativt. Vi gör kod och modeller allmänt tillgängliga på https://ait.ethz.ch/projects/2019/spl.
Aksan m.fl. REF föreslog en struktur förutsägelse skikt för att bryta kroppen utgör förutsägelse i enskilda leder.
Structured Prediction Helps 3D Human Motion Modelling
{'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']}