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#265
summarized by : 榎本
どんな論文か?
単画像3次元姿勢・形状推定が進歩しているにもかかわらず、既存のビデオベースの最新手法では、学習のための3次元運動データが不足しているため、自然な動きの生成することができていなかった。そこで、著者らはビデオベースからの自然な動きの生成手法を提案している。
新規性
ビデオフレームの入力からGANの生成器が既存の大規模モーションキャプチャデータセット(AMASS)の動きを学習している識別器を騙すような学習アルゴリズムを設計し、3Dラベルがないデータに対しても自然な動きの生成が可能となっている。
結果
1フレームと連続フレーム従来手法で評価されている指標PA-MPJPE・MPJPE・PVE・Accelの4の指標で従来手法を上回る精度を達成した。
その他(なぜ通ったか?等)
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