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AdvMT：长期人体运动预测的对抗运动变换器
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
为了实现机器人与人类在共享环境中的无缝协作，本研究提出了Adversarial Motion Transformer（AdvMT），通过整合基于transformer的运动编码器和时间连续性鉴别器，有效捕捉了帧内的空间和时间依赖关系，提高了长期预测的准确性，同时也提供了稳健的短期预测。
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关键要点
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为了实现机器人与人类在共享环境中的无缝协作，准确预测未来的人类运动是必不可少的。
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本研究提出了 Adversarial Motion Transformer（AdvMT）。
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AdvMT 通过整合基于 transformer 的运动编码器和时间连续性鉴别器，有效捕捉帧内的空间和时间依赖关系。
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在对抗训练的基础上，AdvMT 有效减少了预测中的不良伪影。
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AdvMT 确保了学习更加真实和流畅的人类运动。
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评估结果表明，AdvMT 极大地提高了长期预测的准确性，同时也提供了稳健的短期预测。
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