CVPRApr, 2023

二体姿态预测的最佳实践

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TL;DR本文主要研究多人互动姿势的预测任务，其采用了基于频率输入表示、时空可分离和全可学习交互邻接框架，并且对 2 个人进行预测时，可以显著提高性能。与此同时，该文还提出了针对编码器的新的空间交互参数初始化方法，从而提高了性能和稳定性。
发现论文，激发创造
  • 多人极端动作预测

    本文旨在预测两个互动人物的运动，通过收集一组专业舞蹈者的数据，提出了一种新的跨交互关注机制，在短期和长期预测中都表现出优于单人运动预测的现有方法。

    May, 2021

  • 社交和情境感知的人体运动和姿势预测

    本文提出了一种新的框架来处理机器人导航中预测人类动态的问题，该框架将人类运动（或轨迹）和骨骼姿态预测这两个任务统一起来，并考虑到了场景和社交上下文等多种因素，最终在两个社交数据集上表现优异。

    Jul, 2020

  • 个性化姿势预测

    我们重新界定了人体动作预测问题，并提出了一种与模型无关的个性化方法，该方法可以通过利用低参数的时间序列分析模型来有效在线实现运动预测个性化。

    Dec, 2023

  • 基于深度马尔可夫模型的人体姿态预测

    本研究提出了一种基于深度马尔科夫模型的变分自编码器生成姿势的框架，探讨姿势预测的新方法，并基于一个床具拼装视频数据集进行验证。

    Jul, 2017

  • 多人姿势预测的轨迹感知身体交互变换器

    本文提出了一种称之为 TBIFormer 的新型多人姿态预测框架，利用社交身体相互作用自我关注机制和轨迹感知相对位置编码来高效地建模身体部位间的交互影响，实验结果表明，在短时和长时预测上，该方法在 CMU-Mocap、MuPoTS-3D 和合成数据集方面，都显著优于现有的其他方法。

    Mar, 2023

  • 随机多人三维运动预测

    该论文提出了一种新型的人类运动预测任务，针对多人运动、社交交互和关节运动的复杂性，提出了一种模型框架，通过引入可学习的潜在编码来表示未来动作的意图来实现不同层次的独立个体运动和社交交互建模，在多个数据集上得到了显著的多人预测结果，表现显著优于现有技术水平。

    Jun, 2023

  • 多智能体长期 3D 人体姿势预测的互动 - aware 轨迹条件化

    提出了一个基于相互作用感知、轨迹条件化的长期多智能体人体姿势预测模型，通过粗粒度到细粒度的预测方法，首先预测出多模态全局轨迹，然后根据每种模态对应的局部姿势进行条件化预测，有效处理人体运动的多模态性以及长期多智能体之间的复杂相互作用，提高在复杂环境中的性能，并通过构建新的真实世界图像和 2D 注释数据集来解决缺乏长期多智能体数据集的问题，从而对所提出的模型进行全面评估。

    Apr, 2024

  • 3D 全身人体动作的表达性预测

    通过 Encoding-Alignment-Interaction（EAI）框架提出了一种全身人体姿势预测任务，能够协同预测未来的身体和手部活动，从而实现对三维全身人体动作的表达性和跨领域的预测。

    Dec, 2023

  • 从静态图像预测人类动态

    研究使用单个 RGB 图像预测人体动态，提出了 3D Pose Forecasting Network (3D-PFNet)，结合 2D 预测和 3D 空间，在多样化的数据源下进行了三步训练，展示了在 2D 姿势预测和 3D 姿势恢复上有竞争力的性能结果。

    Apr, 2017

  • 逐步生成更好的初始猜测以实现高质量的人体运动预测

    介绍了一种基于多级设计的人体运动预测方法，结合了空间和时间两个因素，通过两个网络，以预测一个好的猜测值为基础，有效提高了预测的精度。该方法在多项实验数据中胜出并实现了超过前人方法 6-16% 的提升。

    Mar, 2022