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。

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