May, 2023
记住重要的事情：基于分解多头检索和辅助记忆稳定方案的人体运动预测
Remembering What Is Important: A Factorised Multi-Head Retrieval and Auxiliary Memory Stabilisation Scheme for Human Motion Prediction
Tharindu Fernando, Harshala Gammulle, Sridha Sridharan, Simon Denman, Clinton Fookes
TL;DR本文提出了一种用于预测未来动作的深度神经网络框架，其中使用辅助记忆动态地导出主体特定的、任务特定的和其他辅助信息，并提出一个多头知识检索机制，以允许进行多个查询操作以促进将来动作的长期预测。在 Human3.6M 和 CMU-Mocap 两个公共基准测试中，我们证明了这些设计选择允许所提出的方法以显着优于当前最先进方法的较大优势进行操作。