생각하는 기계공장

Goal Video input들로 feet의 penestration, sliding (Contact 요소)를 고려하는 physics-based 방법론을 제시한다. Method - Video로 부터 얻은 2D pose data는 Contact Estimation (MLP model)을 통해 Foot joint에 한해서 Contact 여부에 대해 classfication됨. - Contact Estimation model의 경우 이전 time의 foot 상태와 현재 foot 상태가 2cm 이동한 경우 & ground plane 위로 5cm 이내에 있는 경우 contact이라 분류하도록 학습된다. - 이후 Kinematic Initialization단계에서 contact label은 2D, 3D pose da..

이후 연구 주제로 생각하는 Dynamics를 고려한 motion retargeting 연구를 위해 읽어본 논문 Contribution batch trajectory optimization 없이 real-time에서도 돌아가고, 강화학습방법론이 적용, Image-based kinematic inference와 physics-based dynamics modeling이 결합된 Casual 3D human pose estimation 방법론 제시. Method 1) Next Frame에 대한 Video data를 인풋으로 t+1에 해당하는 keypoint Detector, Pose Estimator를 통해 pose에 대한 데이터(keypoints, cofidence, pose)를 계산 2) Next Frame..