HumMUSS: Human Motion Understanding using State Space Models

📄 arXiv: 2404.10880v1 📥 PDF

作者: Arnab Kumar Mondal, Stefano Alletto, Denis Tome

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-04-16

备注: CVPR 24

💡 一句话要点

提出HumMUSS以解决人类动作理解中的实时预测问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 人类动作理解 状态空间模型 实时预测 无注意力模型 视频分析 动作识别 姿态估计

📋 核心要点

  1. 现有基于变换器的方法在实时连续帧预测中速度较慢，且对新帧率的泛化能力不足。
  2. 本文提出了一种新颖的无注意力时空模型，利用状态空间模型的最新进展来理解人类动作。
  3. 实验结果表明，该模型在多项任务中与变换器模型性能相当，并在实时预测中显著提高了速度和效率。

📝 摘要（中文）

理解视频中的人类动作对于姿态估计、网格恢复和动作识别等应用至关重要。尽管现有方法主要依赖于基于变换器的架构，但在实际场景中存在局限性。变换器在实时连续帧预测时速度较慢，且对新帧率的泛化能力不足。为此，本文提出了一种新颖的无注意力时空模型，基于最新的状态空间模型进展。该模型不仅在多项动作理解任务中与基于变换器的模型性能相当，还具备适应不同视频帧率和在处理较长关键点序列时提高训练速度的优势。此外，该模型支持离线和实时应用，且在实时序列预测中，内存效率高，速度比基于变换器的方法快数倍，同时保持高准确性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决人类动作理解中的实时预测问题，现有基于变换器的方法在处理连续帧时存在速度慢和泛化能力差的痛点。

核心思路：论文提出了一种无注意力的时空模型，利用状态空间模型的优势，旨在提高实时预测的效率和准确性。通过这种设计，模型能够适应不同的帧率并加快训练速度。

技术框架：整体架构包括数据输入模块、状态空间建模模块和输出预测模块。数据输入模块负责处理视频帧，状态空间建模模块用于捕捉时空特征，输出预测模块生成动作理解结果。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了一种无注意力的时空模型，克服了变换器在实时预测中的局限性，具备更高的内存效率和速度。

关键设计：模型在参数设置上进行了优化，损失函数设计考虑了时空特征的捕捉，网络结构采用了状态空间模型的框架，以提高对长序列的处理能力。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1

📊 实验亮点

实验结果显示，HumMUSS在多项动作理解任务中与基于变换器的模型性能相当，同时在实时预测中速度提升数倍，内存效率显著提高。这表明该模型在实际应用中具有更高的可行性和效率。

🎯 应用场景

该研究在姿态估计、动作识别和视频分析等领域具有广泛的应用潜力。通过提高实时预测的效率，该模型可以在智能监控、虚拟现实和人机交互等场景中发挥重要作用，推动相关技术的发展与应用。

📄 摘要（原文）

Understanding human motion from video is essential for a range of applications, including pose estimation, mesh recovery and action recognition. While state-of-the-art methods predominantly rely on transformer-based architectures, these approaches have limitations in practical scenarios. Transformers are slower when sequentially predicting on a continuous stream of frames in real-time, and do not generalize to new frame rates. In light of these constraints, we propose a novel attention-free spatiotemporal model for human motion understanding building upon recent advancements in state space models. Our model not only matches the performance of transformer-based models in various motion understanding tasks but also brings added benefits like adaptability to different video frame rates and enhanced training speed when working with longer sequence of keypoints. Moreover, the proposed model supports both offline and real-time applications. For real-time sequential prediction, our model is both memory efficient and several times faster than transformer-based approaches while maintaining their high accuracy.