ジョイントリレーショントランスフォーマーを使ったグループ移動予測の改善

人がグループでどう動くかを予測するのって、めっちゃ難しいんだよね。なんでかっていうと、個々の動きは過去の行動だけじゃなくて、周りの人たちの動きにも影響されるから。最近の技術であるトランスフォーマーを使った方法がちょっといい結果を出してるけど、体のパーツ同士の関係についてはあんまり詳しく見てないんだ。この情報は、グループ内での個人のインタラクションを理解するのに重要なんだよね。

#提案

この記事では、Joint-Relation Transformerっていう新しいアプローチを紹介するよ。この方法は、体のパーツ間の関係に焦点を当てて、複数の人がどう動くかの予測を改善することを目指してるんだ。主な特徴には、関節間の距離や、人がどう動くかに影響を与える物理的制約を含める予定だよ。

体の関節とその関係に関する情報をまとめるために、joint-relation fusion layerっていう特別な機能を設計したよ。この機能は、relation-aware attentionを使って両方の情報を強化するんだ。それに、未来の関節間の距離を予測することで、予測を導く手助けもしてる。

#重要性

グループ内での人の動きを予測することは、いろんな実世界のアプリケーションに役立つんだ。例えば、自動運転車をもっと安全にするために歩行者の動きを予測したり、監視システムを改善したり、医療モニタリングにも役立つ。良い予測ができると、人とロボットのインタラクションも良くなってきて、これからますます大事になってくるよ。

#これまでの研究

グループ内の動きを予測するための研究は、主にグラフニューラルネットワーク（GNN）とトランスフォーマーの2つのモデルを使ってきたんだ。GNNは人をグラフとしてモデル化して、相互作用を理解するんだけど、深い特徴を学ぶのが難しいことが多い。一方で、トランスフォーマーは動きのシーケンスを見て、複雑なパターンを効果的に学べるんだ。

でも、ほとんどのトランスフォーマーベースのアプローチは、関節同士がどう関係してるかを明確に理解せず、暗黙のうちに学んでるだけなんだ。このJoint-Relation Transformerは、関節間の関係を明示的に考慮することでそれを改善することを目指してるよ。

#Joint-Relation Transformerの構造

提案するモデルは、3つの主要な部分から成り立ってる：

1. エンコーディングモジュール：このステージは、入力データから特徴を抽出する役割を担ってる。
2. フュージョンモジュール：ここでは、関節とその関係に関連する特徴を結合するよ。
3. デコーディングモジュール：最後のステージでは、予測された動きと関節間の距離を生成するんだ。

#エンコーディングモジュール

ほとんどのトランスフォーマーモデルは、3D空間の関節位置を入力として使ってて、モデルが複雑な接続を自力で学ばなきゃいけない。でも、うちのアプローチは、関節が時間とともにどう動くかや、その関係に関する情報を追加することでこれを強化してるんだ。

2種類のエンコーダ関数を使うよ：

• 関節エンコーダ：これは関節の位置に焦点を当てて、その速度に関する情報も追加して、どれくらい速く動いてるかをキャッチする。

• 関係エンコーダ：これは、関節間の関係を3つの異なる方法で捉える：

  • 相対距離：各関節がどれだけ離れているかを測定する。
  • 隣接行列：どの関節が骨で直接つながっているかを示す。
  • 接続行列：どの関節が同じ人に属していて、どのように一緒に動く可能性があるかを特定する。

#フュージョンモジュール

関節情報と関係情報をエンコードした後、それをフュージョンモジュールに通すよ。各情報に位置情報を追加して、最終出力が各関節の位置を意識するようにするんだ。

ここで2つの特定の方法を導入するよ：

• 関係認識型関節特徴学習：この方法は、関節間の関係を考慮しながら関節情報を更新する。

• 関節認識型関係特徴学習：この方法は、関節からの特徴に基づいて関係情報を更新する。

#デコーディングモジュール

この部分では、融合された特徴を実際の動きと関節間の距離に戻すよ。具体的には：

• 関節デコーダ：これは各関節の動きを時間にわたって再構築する。

• 関係デコーダ：これは関節間の距離がどう変わるかを予測することに焦点を当てる。

#モデルのトレーニング

Joint-Relation Transformerをトレーニングするために、3種類の監視を使うよ：

1. 関節監視：予測した関節位置が実際の位置とどれくらい一致しているかを測定する。

2. 関係監視：予測した距離が実際の距離とどれくらい正確かを評価する。

3. 深い監視：これはモデルの各層で適用して、トレーニングデータにオーバーフィットしないようにする。

#実験の設定

いくつかのデータセットでモデルを評価する予定で、そこには複数人の動作データが含まれてる。一つはモバイルカメラから集めたデータセットで、実際のシナリオに焦点を当ててる。もう一つは、制御されたシーンのモーションキャプチャデータベースだよ。

#結果

実験の結果、Joint-Relation Transformerはほとんどのデータセットで多くの既存の方法を上回ってることがわかった。動きの予測がどれくらい正確かを測る指標で、かなりの改善が見られる。ビジュアライゼーションからも、アテンションメカニズムが関連する特徴にしっかり焦点を合わせて、よりリアルな動きになってることがわかるよ。

#ビジュアライゼーションからの洞察

アテンションウェイトを可視化することで、モデルがどのように異なる関節間で焦点を当てているかを理解できる。うちのアプローチは、自分の中の相互作用や複数の人の間の相互作用を捉えるアテンションマトリックスをうまく生成してるのが見える。

#結論

まとめると、Joint-Relation Transformerは複数の人の動きを予測する上で重要な一歩を示してる。関係情報をうまく取り入れて、新しいフュージョンレイヤーを使うことで、いくつかのデータセットでのパフォーマンスを改善したことを示してるよ。

#限界と今後の研究

うちの研究はかなり進展を見せてるけど、決定論的な予測にしか焦点を当ててない。今後の研究では、多様な動作行動を考慮した確率的な予測の可能性について探る予定だ。それに、予測精度をさらに向上させるためにマルチスケール構造も調べていくよ。

#感謝

この研究は、いくつかの資金提供機関の支援を受けていて、社会的な場面での人間の動きを理解する上での重要性と潜在的な影響を示してるよ。