UCバークレー、動画内のアクロバットな動きから、その動きをキャラクタが習得するdeep learningを用いた手法を発表 2018-10-10 カリフォルニア大学バークレー校の研究者らは、ビデオ内の人の動きをキャラクタが習得するための、deep learningを用いたフレームワークを発表しました。 論文:SFV: Reinforcement Learning of Physical Skills from Videos 著者:Xue Bin Peng, Angjoo Kanazawa, Jitendra Malik, Pieter Abbeel, Sergey Levine 本論文は、物理的にシミュレートされたキャラクタがビデオからスキルを習得できる強化学習アルゴリズムを提案します。 本提案手法は、単眼で撮影された通常の動画からアクロバットなスキル(動画内の人の動き)の姿勢推定をすると