[논문리뷰] SOMA: A Benchmark for Fine-Grained Egocentric Behavior and Body-Motion Understanding본 논문은 현대의 MLLMs가 인간의 신체 동작을 이해하는 능력이 현저히 부족하다는 문제에서 출발합니다. 기존의 많은 비디오 벤치마크는 주로 객체나 장면, 또는 일반적인 행동 인식에 집중해왔으며, 제1인칭 시점에서 신체가 가려지거나 복잡하게 움직이는 상황에서의 세밀한 동작 이해는 충분히 평가되지 못했습니다 .#Review#Egocentric Video#Human Motion Understanding#Multimodal Large Language Models#Body-Motion Perception#Video Benchmarking#Temporal Reasoning2026년 11월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Encoder-Free Human Motion Understanding via Structured Motion Descriptions본 논문은 모션을 구조화된 텍스트로 변환하는 결정론적 파이프라인과 이를 처리하는 LLM fine-tuning으로 구성된다. 제안된 SMD는 관절 각도 계산, 전역 궤적 설명, 그리고 이를 결합한 계층적 텍스트 생성 과정을 거치며, 모델이 별도의 인코더 없이 LLM의 사전 학습된 언어 지식을 활용하게 한다 .#Review#Human Motion Understanding#Large Language Models#Structured Motion Description#Biomechanics#LoRA#Motion Question Answering#Motion Captioning2026년 4월 23일댓글 수 로딩 중