MI-Motion 数据集与三维多人运动预测基准
计算机视觉与模式识别
2023-06-27 v2
摘要
三维多人运动预测是一项具有挑战性的任务，涉及对个体行为及人与人之间交互的建模。尽管针对该任务的方法不断涌现，但由于缺乏标准化的训练设置和基准数据集，对它们进行比较十分困难。在本文中，我们介绍了多人交互运动（MI-Motion）数据集，其包含由动作捕捉系统采集并经由游戏引擎精炼与合成的多名个体的骨架序列。该数据集包含 167k 帧交互人物的骨架姿态，并划分为 5 种不同的活动场景。为促进多人运动预测研究，我们还提供了在三种设置下评估预测方法性能的基准：短期、长期和超长期预测。此外，我们提出了一种利用图卷积与时间卷积网络的新型基线方法，该方法在多人运动预测中展现出具有竞争力的结果。我们相信所提出的 MI-Motion 基准数据集与基线将推动该领域的未来研究，最终实现对多人交互更好的理解与建模。
引用
@article{arxiv.2306.13566,
title = {The MI-Motion Dataset and Benchmark for 3D Multi-Person Motion Prediction},
author = {Xiaogang Peng and Xiao Zhou and Yikai Luo and Hao Wen and Yu Ding and Zizhao Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.13566},
year = {2023}
}