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Weakly-supervised Action Transition Learning for Stochastic Human Motion Prediction

Mathieu Salzmann, Wei Mao

We introduce the task of action-driven stochastic human motion prediction, which aims to predict multiple plausible future motions given a sequence of action labels and a short motion history. This differs from existing works, which predict motions that ei ...
IEEE COMPUTER SOC2022

Unraveling looping efficiency of stochastic Cosserat polymers

Raushan Singh, Giulio Corazza

Understanding looping probabilities, including the particular case of ring closure or cyclization, of fluctuating polymers (e.g., DNA) is important in many applications in molecular biology and chemistry. In a continuum limit the configuration of a polymer ...
AMER PHYSICAL SOC2022

Long Term Motion Prediction Using Keyposes

Pascal Fua, Mathieu Salzmann, Wei Wang, Sena Kiciroglu

Long term human motion prediction is essential in safety-critical applications such as human-robot interaction and autonomous driving. In this paper we show that to achieve long term forecasting, predicting human pose at every time instant is unnecessary. ...
2022

Un refuge longue durée-Les saisonniers comme nouvelle société nomade

La domesticité est une condition que l’entier de la population connait et vit. Cependant, les travailleurs saisonniers la subissent d’une manière différente: ceux-ci éprouvent une temporalité qui leur est propre, ils vivent la domesticité par période, par ...
2021

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