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    1. 人工智能体系AI 模型 QuaterNet,以改良 3D 人体姿势猜想

      链小菜
      2019-01-25 17:06:44 来源: InfoQ
        “关于一个给定的之前情形,将来会有多个能够的将来帧序列,并且不肯定性会随着持续时间而增长。”  

      (原标题:谷歌 AI 和 Facebook 提出 AI 模型 QuaterNet,改良 3D 人体姿势猜想)

      猜想 3D 人体姿势能够不属于大多半人存眷的范畴,但机械人技巧、计算机图形学和其他存眷活动学的范畴(与物体活动有关的力学分支)却可以从可以或许做到这一点的体系中收获颇丰。此前,由谷歌提出的姿势猜想成为应用人工智能(AI)的义务之一,但先前的相干任务碰到了一些妨碍:数字关节和骨骼会向不天然的偏向拉伸,特别是当关节改变时。

      荣幸的是,Facebook 的人工智能研究部分,谷歌大脑和苏黎世联邦理工学院的新研究有望处理这个成绩。在本周发布在 Arxiv.org 预印论文网站上的一篇论文(《基于四元数的人体活动神经搜集》)中,研究人员提出了一小我工智能体系——QuaterNet,它经过过程将关节改变表示为四元数的双数体系,和处罚关节地位缺点来改良姿势生成。

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      正如本文的合营作者所解释的那样,轮回神经搜集(一种可以或许进修经久相干性的 AI 算法)历来被用于履行短期和经久姿势猜想,而卷积神经搜集 (异常擅善于分析视觉图象的算法)已成功应用于经久生成活动(从一个地位移动到另外一个地位)。但由于人体姿势的固有随机性,能否能取得一个完美的模型依然难以猜想。

      “人体活动是一个具有高度不肯定性的随机过程,”研究人员写道。“关于一个给定的之前情形,将来会有多个能够的将来帧序列,并且不肯定性会随着持续时间而增长。”

      大多半模型应用转换运算符来猜想先前姿势的下一个姿势。它们从摄取的记录帧中输入记录的目标帧,这在大多半情况下都很有效。但这个过程不会裸露它的缺点,是以会阻妨碍它进修,以防止重蹈复辙。

      image

      上图:AI 模型生成的姿势。
      比拟之下,研究人员提出的体系采取卷积神经搜集,它可以检查之前的帧,经过过程持续将本身裸露于猜想中赓续进修停止经久猜想。同时,损掉函数(将一个或多个变量的值映照到实数上的函数)输入关节改变并计算每个关节的地位。合营作者表示,这既改良了模型的稳定性,又增添了误差。

      为了验证该模型的短期姿势猜想才能,研究人员在 Human3.6M 长停止测试,这是一个开源 3D 人体姿势数据集,包含来自 7 名演员演示的 15 个举措的 360 万小我类姿势和照应的图象。而经久生成测试评价在包含活动样本的其他数据集长停止。

      在短期猜想义务中,申报显示该模型在 Human3.6M 上的性能有所晋升。别的,在经久姿势生成义务中,其目标是在给定均匀速度和空中轨迹的情况下生成姿势序列,该模型的表示与比来的任务比拟为“定性地”,同不时间和空间限制更好。

      将来,QuaterNet 将扩大到其他与活动相干的义务中,例如举措辨认或视频的姿势估计,和采取“直接在四元数域中履行计算”的神经搜集。

      THE END
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