三维刚体运动模型的双四元数旋转和平移等变性
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内容提要
该文介绍了一种新方法QuaterNet,用于预测和生成3D人体姿势序列。该方法使用quaternions表示旋转,使用前向运动学来惩罚绝对位置误差,并比较了quaternions和Euler角的性能。实验证明该方法在短期和长期预测和生成任务中都取得了良好的效果,被评估为非常逼真。同时,作者还提出了解决Human3.6M标准评估协议高方差结果的简单方案。
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关键要点
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提出了一种新方法QuaterNet,用于预测和生成3D人体姿势序列。
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使用quaternions表示旋转,并使用前向运动学惩罚绝对位置误差。
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比较了quaternions和Euler角的性能。
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实验证明该方法在短期和长期预测任务中表现良好。
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与最新的神经策略相比,QuaterNet被评估为非常逼真。
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提出了解决Human3.6M标准评估协议高方差结果的简单方案。
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