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doi:10.22028/D291-40347
Titel: | Dilated Temporal Fully-Convolutional Network for Semantic Segmentation of Motion Capture Data |
VerfasserIn: | Cheema, Noshaba Hosseini, Somayeh Sprenger, Janis Herrmann, Erik Du, Han Fischer, Klaus Slusallek, Philipp |
Sprache: | Englisch |
Verlag/Plattform: | arXiv |
Erscheinungsjahr: | 2018 |
DDC-Sachgruppe: | 004 Informatik 400 Sprache, Linguistik |
Dokumenttyp: | Sonstiges |
Abstract: | Semantic segmentation of motion capture sequences plays a key part in many data-driven motion synthesis frameworks. It is a preprocessing step in which long recordings of motion capture sequences are partitioned into smaller segments. Afterwards, additional methods like statistical modeling can be applied to each group of structurally-similar segments to learn an abstract motion manifold. The segmentation task however often remains a manual task, which increases the effort and cost of generating large-scale motion databases. We therefore propose an automatic framework for semantic segmentation of motion capture data using a dilated temporal fully-convolutional network. Our model outperforms a state-of-the-art model in action segmentation, as well as three networks for sequence modeling. We further show our model is robust against high noisy training labels. |
DOI der Erstveröffentlichung: | 10.48550/arXiv.1806.09174 |
URL der Erstveröffentlichung: | https://arxiv.org/abs/1806.09174 |
Link zu diesem Datensatz: | urn:nbn:de:bsz:291--ds-403477 hdl:20.500.11880/36294 http://dx.doi.org/10.22028/D291-40347 |
Datum des Eintrags: | 21-Aug-2023 |
Bemerkung/Hinweis: | Poster |
Fakultät: | MI - Fakultät für Mathematik und Informatik |
Fachrichtung: | MI - Informatik |
Professur: | MI - Prof. Dr. Philipp Slusallek |
Sammlung: | SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes |
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