人类运动生成的统一评估框架：指标的比较分析
计算机视觉与模式识别
2024-05-14 v1 机器学习
摘要
人类运动生成的生成式人工智能开发迅速发展，亟需统一的评估框架。本文详细综述了八种用于人类运动生成的评估指标，突出其独特特征和不足之处。我们提出标准化的做法，通过统一的评估设置来促进模型间的一致性比较。此外，本文引入一种新指标，通过分析扭曲多样性来评估时间序列数据的多样性，从而增强了对时间数据评估的能力。我们对使用公开数据集的三个生成模型进行实验分析，提供了在特定情景下解释各指标的见解。我们的目标是为新手提供清晰、用户友好的评估框架，同时配备可公开获取的代码。
引用
@article{arxiv.2405.07680,
title = {Establishing a Unified Evaluation Framework for Human Motion Generation: A Comparative Analysis of Metrics},
author = {Ali Ismail-Fawaz and Maxime Devanne and Stefano Berretti and Jonathan Weber and Germain Forestier},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.07680},
year = {2024}
}