DMMGAN: Diverse Multi Motion Prediction of 3D Human Joints using Attention-Based Generative Adversarial Network
Notice bibliographique
Résumé
Human body motion prediction is a fundamental part of many human-robot applications. Despite the recent progress in the area, most studies predict human body motion relative to a fixed joint and only limit their model to predict one possible future motion, or both. However, due to the complex nature of human motion, a single prediction cannot adequately reflect the many possible movements one can make. Also, for any robotics application, prediction of the full human body motion including the absolute 3D trajectory - not just a 3D body pose relative to the hip joint - is needed. In this paper, we try to address these two shortcomings by proposing a transformer-based generative model for forecasting multiple diverse human motions. Our model generates$N$future possible body motions given the human motion history. This is achieved by first predicting the pose of the body relative to the hip joint as was done in prior work. Then, our proposed Hip Prediction Module predicts the trajectory of the hip position relative to a global reference frame for each predicted pose frame, an aspect of human body motion neglected by previous work. To obtain a set of diverse predicted motions, we introduce a similarity loss that penalizes the pairwise sample distance. Our system not only outperforms the state-of-the-art in human motion prediction, but also is able to predict a diverse set of future human body motions, including the hip trajectory.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».