論文の概要: Take a NAP: Non-Autoregressive Prediction for Pedestrian Trajectories
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.09760v1
- Date: Tue, 21 Apr 2020 05:32:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-11 07:06:41.156918
- Title: Take a NAP: Non-Autoregressive Prediction for Pedestrian Trajectories
- Title(参考訳): 歩行者の歩行経路に対する非自己回帰的予測
- Authors: Hao Xue, Du. Q. Huynh and Mark Reynolds
- Abstract要約: 本稿では,軌道予測のための非自己回帰的手法であるNAPを提案する。
本手法は,上述の3つの特性を扱うために,特徴エンコーダと潜在変数生成器を特別に設計した。
また、時間に依存しないコンテキストジェネレータと、非自己回帰予測のための時間固有のコンテキストジェネレータも備えている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 17.042179951736262
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Pedestrian trajectory prediction is a challenging task as there are three
properties of human movement behaviors which need to be addressed, namely, the
social influence from other pedestrians, the scene constraints, and the
multimodal (multiroute) nature of predictions. Although existing methods have
explored these key properties, the prediction process of these methods is
autoregressive. This means they can only predict future locations sequentially.
In this paper, we present NAP, a non-autoregressive method for trajectory
prediction. Our method comprises specifically designed feature encoders and a
latent variable generator to handle the three properties above. It also has a
time-agnostic context generator and a time-specific context generator for
non-autoregressive prediction. Through extensive experiments that compare NAP
against several recent methods, we show that NAP has state-of-the-art
trajectory prediction performance.
- Abstract(参考訳): 歩行者の軌道予測は、他の歩行者からの社会的影響、シーンの制約、そして予測の多様(多様)な性質という3つの特徴に対処する必要があるため、難しい課題である。
既存の手法はこれらの重要な特性を探索しているが、これらの手法の予測プロセスは自己回帰的である。
つまり、将来の位置を逐次予測できるだけだ。
本稿では,軌道予測のための非自己回帰手法であるNAPを提案する。
本手法は,上記3つの特性を扱うために,特徴エンコーダと潜在変数生成器を設計した。
時間に依存しないコンテキストジェネレータと、非回帰予測のための時間固有のコンテキストジェネレータも備えている。
NAPと最近のいくつかの手法を比較する広範な実験を通して、NAPは最先端の軌道予測性能を有することを示す。
関連論文リスト
- Stochastic Trajectory Prediction via Motion Indeterminacy Diffusion [88.45326906116165]
運動不確定性拡散(MID)の逆過程として軌道予測タスクを定式化する新しい枠組みを提案する。
我々は,履歴行動情報と社会的相互作用を状態埋め込みとしてエンコードし,トランジトリの時間的依存性を捉えるためにトランスフォーマーに基づく拡散モデルを考案する。
スタンフォード・ドローンやETH/UCYデータセットなど,人間の軌道予測ベンチマーク実験により,本手法の優位性を実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-25T16:59:08Z) - Self-Supervised Action-Space Prediction for Automated Driving [0.0]
本稿では,自動走行のための新しい学習型マルチモーダル軌道予測アーキテクチャを提案する。
学習問題を加速度と操舵角の空間に投入することにより、運動論的に実現可能な予測を実現する。
提案手法は,都市交差点とラウンドアバウトを含む実世界のデータセットを用いて評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-21T08:27:56Z) - PePScenes: A Novel Dataset and Baseline for Pedestrian Action Prediction
in 3D [10.580548257913843]
nuScenesにフレーム毎の2D/3Dバウンディングボックスと動作アノテーションを追加して作成された新しい歩行者行動予測データセットを提案する。
また,歩行者横断行動予測のための様々なデータモダリティを組み込んだハイブリッドニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-14T18:13:44Z) - Temporally-Continuous Probabilistic Prediction using Polynomial
Trajectory Parameterization [12.896275507449936]
アクターの動作予測に一般的に使用される表現は、各アクターが個別の将来の時間ポイントで行う一連のウェイポイントである。
このアプローチは単純で柔軟であるが、中間時間ステップで非現実的な高次微分や近似誤差を示すことができる。
本稿では,軌道パラメータ化に基づく時間的連続軌道予測のための簡易かつ汎用的な表現を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-01T01:51:44Z) - TNT: Target-driveN Trajectory Prediction [76.21200047185494]
我々は移動エージェントのための目標駆動軌道予測フレームワークを開発した。
我々は、車や歩行者の軌道予測をベンチマークする。
私たちはArgoverse Forecasting、InterAction、Stanford Drone、および社内のPedestrian-at-Intersectionデータセットの最先端を達成しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-19T06:52:46Z) - The Importance of Prior Knowledge in Precise Multimodal Prediction [71.74884391209955]
道路にはよく定義された地形、地形、交通規則がある。
本稿では,構造的事前を損失関数として組み込むことを提案する。
実世界の自動運転データセットにおけるアプローチの有効性を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-04T03:56:11Z) - Action Sequence Predictions of Vehicles in Urban Environments using Map
and Social Context [152.0714518512966]
本研究は、現実の運転シナリオにおける周辺車両の今後の行動の順序を予測する問題について研究する。
最初のコントリビューションは、現実世界の運転シナリオに記録された軌跡をHDマップの助けを借りてアクションシーケンスに変換する自動手法である。
第2のコントリビューションは、よく知られたトラフィックエージェント追跡と予測データセットArgoverseへのメソッドの適用であり、結果として228,000のアクションシーケンスが生成される。
第3のコントリビューションは,交通エージェント,地図情報,社会状況の過去の位置と速度を,単一エンドツーエンドのトレーニング可能なニューラルネットワークに統合して,新たな行動シーケンス予測手法を提案することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-29T14:59:58Z) - TPNet: Trajectory Proposal Network for Motion Prediction [81.28716372763128]
Trajectory Proposal Network (TPNet) は、新しい2段階の動作予測フレームワークである。
TPNetはまず、仮説の提案として将来の軌道の候補セットを生成し、次に提案の分類と修正によって最終的な予測を行う。
4つの大規模軌道予測データセットの実験は、TPNetが定量的かつ定性的に、最先端の結果を達成することを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-26T00:01:49Z) - PiP: Planning-informed Trajectory Prediction for Autonomous Driving [69.41885900996589]
マルチエージェント設定における予測問題に対処するために,計画インフォームド・トラジェクトリ予測(PiP)を提案する。
本手法は,エゴカーの計画により予測過程を通知することにより,高速道路のデータセット上でのマルチエージェント予測の最先端性能を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-25T16:09:54Z) - TTPP: Temporal Transformer with Progressive Prediction for Efficient
Action Anticipation [46.28067541184604]
ビデオアクション予測は、観察されたフレームから将来のアクションカテゴリを予測することを目的としている。
現在の最先端のアプローチは主に、履歴情報を隠された状態にエンコードするために、リカレントニューラルネットワークを利用する。
本稿では,プログレッシブ予測フレームワークを用いた簡易かつ効率的な時間変換器を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-07T07:59:42Z)
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。