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Can We Use Diffusion Probabilistic Models for 3D Motion Prediction?

Ahn, Hyemin und Mascaro, Esteve Valls und Lee, Dongheui (2023) Can We Use Diffusion Probabilistic Models for 3D Motion Prediction? In: 2023 IEEE International Conference on Robotics and Automation, ICRA 2023, Seiten 9837-9843. IEEE. 2023 IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2023-05-29 - 2023-06-02, London, UK. doi: 10.1109/ICRA48891.2023.10160722. ISBN 979-835032365-8. ISSN 1050-4729.

Dieses Archiv kann nicht den Volltext zur Verfügung stellen.

Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/10160722

Kurzfassung

After many researchers observed fruitfulness from the recent diffusion probabilistic model, its effectiveness in image generation is actively studied these days. In this paper, our objective is to evaluate the potential of diffusion probabilistic models for 3D human motion-related tasks. To this end, this pa-per presents a study of employing diffusion probabilistic models to predict future 3D human motion(s) from the previously observed motion. Based on the Human 3.6M and HumanEva-I datasets, our results show that diffusion probabilistic models are competitive for both single (deterministic) and multiple (stochastic) 3D motion prediction tasks, after finishing a single training process. In addition, we find out that diffusion probabilistic models can offer an attractive compromise, since they can strike the right balance between the likelihood and diversity of the predicted future motions. Our code is publicly available on the project website: https://sites.google.com/view/diffusion-motion-prediction.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/197486/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Can We Use Diffusion Probabilistic Models for 3D Motion Prediction?
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Ahn, HyeminHyemin.Ahn (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-8081-6023NICHT SPEZIFIZIERT
Mascaro, Esteve VallsTU WienNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Lee, DongheuiDongheui.Lee (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-1897-7664NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:4 Juli 2023
Erschienen in:2023 IEEE International Conference on Robotics and Automation, ICRA 2023
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/ICRA48891.2023.10160722
Seitenbereich:Seiten 9837-9843
Verlag:IEEE
ISSN:1050-4729
ISBN:979-835032365-8
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Diffusion Probabilistic Models
Veranstaltungstitel:2023 IEEE International Conference on Robotics and Automation
Veranstaltungsort:London, UK
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:29 Mai 2023
Veranstaltungsende:2 Juni 2023
Veranstalter :IEEE
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Robotik
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R RO - Robotik
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Basistechnologien [RO]
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Robotik und Mechatronik (ab 2013)
Hinterlegt von: Strobl, Dr. Klaus H.
Hinterlegt am:22 Sep 2023 12:57
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:57

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