- …
- …
#787
summarized by : Shun.ishizaka
どんな論文か？
3D skeletonベースのmotion予測をするための手法『DMGNN』の提案．運動特徴をmulti-scale graphによって学習する．複数のスケールの特徴を抽出・融合する計算unitと，pose生成のためのstate propagationをするgraph-based gated recurrent unitを提案した．
新規性
例えば足首，膝などを独立で用いるだけでなく，足全体の動きも利用すつ，というようにmulti-scale graphを用いることにより大局的な情報を活用できるようにした点が新しい．
結果
Human 3.6MとCMU Mocapで短期予測・長期予測の双方についてSoTA．
また学習したマルチスケールグラフの解釈可能性について検証している．提案手法は大局的な情報(歩行中の手と足が腕に影響を与えているなど)を使えていること，クラスにとらわれない識別情報を取得できていることを主張．
その他（なぜ通ったか？等）
コード公開済．
https://github.com/limaosen0/DMGNN
- …
- …