Jul, 2023
基于骨骼的人体动作预测中的代码片段到动作过程学习
Learning Snippet-to-Motion Progression for Skeleton-based Human Motion Prediction
Xinshun Wang, Qiongjie Cui, Chen Chen, Shen Zhao, Mengyuan Liu
TL;DR现有的图卷积网络在实现人体动作预测时，大多采用一步方案，直接从历史输入中输出预测结果，未能充分利用人体运动模式。我们观察到人体运动具有过渡模式，并且可以分解为代表每个过渡的片段。我们提出了一种片段到运动的多阶段框架，将运动预测分解为更容易完成的子任务。每个子任务集成了三个模块：过渡姿势预测、片段重建和片段到运动的预测。具体而言，我们首先预测只有过渡姿势，然后使用它们重建相应的片段，得到接近真实运动序列的近似结果。最后，我们对其进行细化，生成最终的预测输出。为了实现网络，我们提出了一种新颖的统一图建模方法，相比于现有方法依赖于分离的时空建模，可以直接有效地传播特征。对 Human 3.6M、CMU Mocap 和 3DPW 数据集进行了大量实验证明了我们的方法的有效性，其达到了最先进的性能。