一种用于对齐人体姿态序列的轻量级对比方法
计算机视觉与模式识别
2023-03-09 v1
摘要
我们提出一种简单的无监督方法，用于学习一个将短 3D 姿态序列映射为嵌入向量的编码器，这些向量适用于通过动态时间规整进行序列到序列对齐。训练样本由包含 3D 身体点（如动作捕捉标记或骨骼关节）的帧的时间窗口组成。一个轻量级的三层编码器使用对比损失函数训练，该函数鼓励增强样本对的嵌入向量具有余弦相似度 1，且与小批量中所有其他样本相似度为 0。当存在多个脚本化训练序列时，从首轮训练推断的时间对齐被收集以提取额外的跨表演匹配对，用于第二阶段训练以精炼编码器。除了简单，所提方法训练快速，便于使用不同标记集或骨骼关节布局适配新数据。实验结果展示了所学嵌入在比较与分析人体行为序列上的易用性、可迁移性与实用性。
引用
@article{arxiv.2303.04244,
title = {A Light-Weight Contrastive Approach for Aligning Human Pose Sequences},
author = {Robert T. Collins},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.04244},
year = {2023}
}