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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최지원 (광운대학교) 박광현 (광운대학교)
저널정보
한국로봇학회(논문지) 로봇학회 논문지 로봇학회 논문지 제20권 제1호
발행연도
2025.3
수록면
77 - 83 (7page)
DOI
10.7746/jkros.2025.20.1.077

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In this paper, we propose a novel approach to improve the performance of Korean text-based 3D human motion retrieval. Previous studies have failed to adequately cover diverse motion representations and have limitations in distinguishing subtle differences between motions. To address these issues, we introduce sLLM to embed comprehensive motion descriptions and utilize CNN to distinguish subtle motion variations. In addition, we created a Korean HumanML3D dataset to adapt previous researches and conduct experiments on Korean. We also developed a new testing protocol and performed additional experiments. The results show that the proposed method outperforms previous researches, with the R@1 metric improving from 4.49 to 6.39 and the MedR metric improving from 35.00 to 24.75. Furthermore, we compared qualitative results and demonstrated that our method performs well.
#Text-to-motion Retrieval #sLLM #Contrastive Learning

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법
4. 데이터 세트 및 평가 방법
5. 실험 결과
6. 결론
References

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