論文の概要: GraphTCN: Spatio-Temporal Interaction Modeling for Human Trajectory
Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.07167v6
- Date: Wed, 10 Mar 2021 06:21:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-23 03:31:25.883032
- Title: GraphTCN: Spatio-Temporal Interaction Modeling for Human Trajectory
Prediction
- Title(参考訳): GraphTCN:人間の軌道予測のための時空間相互作用モデリング
- Authors: Chengxin Wang, Shaofeng Cai, Gary Tan
- Abstract要約: 我々は,より効率的かつ正確な軌道予測を支援するために,新しいCNNベースの時空間グラフフレームワークGraphCNTを提案する。
従来のモデルとは対照的に,我々のモデルにおける空間的・時間的モデリングは各局所時間ウィンドウ内で計算される。
本モデルは,様々な軌道予測ベンチマークデータセットの最先端モデルと比較して,効率と精度の両面で優れた性能を実現する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.346782918364054
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Predicting the future paths of an agent's neighbors accurately and in a
timely manner is central to the autonomous applications for collision
avoidance. Conventional approaches, e.g., LSTM-based models, take considerable
computational costs in the prediction, especially for the long sequence
prediction. To support more efficient and accurate trajectory predictions, we
propose a novel CNN-based spatial-temporal graph framework GraphTCN, which
models the spatial interactions as social graphs and captures the
spatio-temporal interactions with a modified temporal convolutional network. In
contrast to conventional models, both the spatial and temporal modeling of our
model are computed within each local time window. Therefore, it can be executed
in parallel for much higher efficiency, and meanwhile with accuracy comparable
to best-performing approaches. Experimental results confirm that our model
achieves better performance in terms of both efficiency and accuracy as
compared with state-of-the-art models on various trajectory prediction
benchmark datasets.
- Abstract(参考訳): エージェントの隣人の将来の経路を正確にかつタイムリーに予測することは、衝突回避のための自律的応用の中心である。
従来のアプローチ、例えばLSTMベースのモデルでは、特に長いシーケンス予測において、予測にかなりの計算コストがかかる。
より効率的で正確な軌道予測を支援するために,空間的相互作用を社会グラフとしてモデル化し,時間的畳み込みネットワークを用いて時空間的相互作用をキャプチャする,cnnベースの空間時空間グラフフレームワークgraphtcnを提案する。
従来のモデルとは対照的に、我々のモデルの空間的および時間的モデリングは各局所時間ウィンドウ内で計算される。
したがって、非常に高い効率で並列に実行でき、一方で最高のパフォーマンスのアプローチに匹敵する精度を持つ。
実験の結果, 各種軌道予測ベンチマークデータセットにおける最先端モデルと比較して, 効率と精度の両面で良好な性能が得られることを確認した。
関連論文リスト
- Disentangled Neural Relational Inference for Interpretable Motion
Prediction [38.40799770648501]
グラフベース表現と時系列モデルを統合した変分自動エンコーダフレームワークを開発した。
本モデルでは,対話を特徴付ける解釈可能なエッジ特徴を付加した動的相互作用グラフを推論する。
シミュレーションと実世界の両方のデータセットに関する広範な実験を通じて、我々のアプローチを検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-07T22:49:24Z) - Generative Modeling with Phase Stochastic Bridges [52.919600985186996]
拡散モデル(DM)は、連続入力のための最先端の生成モデルを表す。
我々はtextbfphase space dynamics に基づく新しい生成モデリングフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、動的伝播の初期段階において、現実的なデータポイントを生成する能力を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-11T18:38:28Z) - Improving Trajectory Prediction in Dynamic Multi-Agent Environment by
Dropping Waypoints [9.385936248154987]
動作予測システムは、エージェントの将来の軌跡を予測するために、過去から空間的および時間的情報を学習する必要がある。
本稿では,軌道予測モデルのトレーニング中に時間的依存関係を明示的に組み込んだTWDを提案する。
NBA Sports VU, ETH-UCY, TrajNet++の3つのデータセットに対する提案手法の評価を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-29T15:48:35Z) - Enhancing the Robustness via Adversarial Learning and Joint
Spatial-Temporal Embeddings in Traffic Forecasting [11.680589359294972]
本稿では,ダイナミックスとロバストネスのバランスをとることの課題に対処するため,TrendGCNを提案する。
我々のモデルは、空間的(ノード的に)埋め込みと時間的(時間的に)埋め込みを同時に組み込んで、不均一な空間的・時間的畳み込みを考慮に入れている。
ステップワイドな予測エラーを独立して扱う従来のアプローチと比較して、我々のアプローチはより現実的で堅牢な予測を生み出すことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-05T09:36:55Z) - CEP3: Community Event Prediction with Neural Point Process on Graph [59.434777403325604]
グラフニューラルネットワークとマーク付き時間点プロセス(MTPP)を組み合わせた新しいモデルを提案する。
実験では,モデルの精度と訓練効率の両面から,モデルの優れた性能を実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-21T15:30:25Z) - STAR: Sparse Transformer-based Action Recognition [61.490243467748314]
本研究は,空間的次元と時間的次元に細かな注意を払っている新しいスケルトンに基づく人間行動認識モデルを提案する。
実験により、トレーニング可能なパラメータをはるかに少なくし、トレーニングや推論の高速化を図りながら、モデルが同等のパフォーマンスを達成できることが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-15T02:53:11Z) - Predicting traffic signals on transportation networks using
spatio-temporal correlations on graphs [56.48498624951417]
本稿では,複数の熱拡散カーネルをデータ駆動予測モデルにマージして交通信号を予測する交通伝搬モデルを提案する。
予測誤差を最小限に抑えるためにベイズ推定を用いてモデルパラメータを最適化し,2つの手法の混合率を決定する。
提案モデルでは,計算労力の少ない最先端のディープニューラルネットワークに匹敵する予測精度を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-27T18:17:42Z) - SGCN:Sparse Graph Convolution Network for Pedestrian Trajectory
Prediction [64.16212996247943]
歩行者軌道予測のためのスパースグラフ畳み込みネットワーク(SGCN)を提案する。
具体的には、SGCNはスパース指向の相互作用をスパース指向の空間グラフと明確にモデル化し、適応的な相互作用歩行者を捉える。
可視化は,歩行者の適応的相互作用とその運動特性を捉えることができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-04T03:17:42Z) - Learning Accurate Long-term Dynamics for Model-based Reinforcement
Learning [7.194382512848327]
より長い地平線で安定的に予測するために, 状態作用データに対する教師付き学習のための新しいパラメータ化を提案する。
シミュレーションおよび実験によるロボット作業の結果,軌道に基づくモデルにより,より正確な長期予測が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-16T18:47:37Z) - Spatial-Temporal Transformer Networks for Traffic Flow Forecasting [74.76852538940746]
本稿では,長期交通予測の精度を向上させるため,時空間変圧器ネットワーク(STTN)の新たなパラダイムを提案する。
具体的には、有向空間依存を動的にモデル化することにより、空間変換器と呼ばれる新しいグラフニューラルネットワークを提案する。
提案モデルにより,長期間にわたる空間的依存関係に対する高速かつスケーラブルなトレーニングが可能になる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-09T10:21:04Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。