論文の概要: AC-VRNN: Attentive Conditional-VRNN for Multi-Future Trajectory Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.08307v2
• Date: Thu, 8 Jul 2021 08:23:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-02 05:15:46.817633
• Title: AC-VRNN: Attentive Conditional-VRNN for Multi-Future Trajectory Prediction
• Title（参考訳）: AC-VRNN:マルチフューチャー軌道予測のための注意条件VRNN
• Authors: Alessia Bertugli, Simone Calderara, Pasquale Coscia, Lamberto Ballan, Rita Cucchiara
• Abstract要約: 条件付き変動リカレントニューラルネットワーク(C-VRNN)に基づくマルチフューチャ軌道予測のための生成アーキテクチャを提案する。 ヒューマンインタラクションは、繰り返し推定のオンライン注意深い隠れ状態改善を可能にするグラフベースのアテンションメカニズムでモデル化される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.61190086847564
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anticipating human motion in crowded scenarios is essential for developing intelligent transportation systems, social-aware robots and advanced video surveillance applications. A key component of this task is represented by the inherently multi-modal nature of human paths which makes socially acceptable multiple futures when human interactions are involved. To this end, we propose a generative architecture for multi-future trajectory predictions based on Conditional Variational Recurrent Neural Networks (C-VRNNs). Conditioning mainly relies on prior belief maps, representing most likely moving directions and forcing the model to consider past observed dynamics in generating future positions. Human interactions are modeled with a graph-based attention mechanism enabling an online attentive hidden state refinement of the recurrent estimation. To corroborate our model, we perform extensive experiments on publicly-available datasets (e.g., ETH/UCY, Stanford Drone Dataset, STATS SportVU NBA, Intersection Drone Dataset and TrajNet++) and demonstrate its effectiveness in crowded scenes compared to several state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 混み合ったシナリオで人間の動きを予測することは、インテリジェントな輸送システム、ソーシャルアウェアロボット、高度なビデオ監視アプリケーションを開発するのに不可欠である。 このタスクの重要な構成要素は、人間同士の相互作用が絡む場合に、社会的に許容される複数の未来を実現する、本質的にはマルチモーダルな人間の経路によって表現される。 そこで本研究では,C-VRNN(Conditional Variational Recurrent Neural Networks)に基づくマルチフューチャ軌道予測のための生成アーキテクチャを提案する。 コンディショニングは主に事前の信念マップに依存しており、最も可能性の高い移動方向を示し、モデルに過去の観測されたダイナミクスを将来の位置生成で考慮させるよう強制する。 ヒューマンインタラクションは、繰り返し推定のオンライン注意深い隠れ状態改善を可能にするグラフベースのアテンションメカニズムでモデル化される。 我々のモデルを裏付けるために、公開可能なデータセット(例えば、ETH/UCY、Stanford Drone Dataset、STATS SportVU NBA、Intersection Drone Dataset、TrajNet++)について広範な実験を行い、いくつかの最先端手法と比較して、混雑したシーンにおけるその効果を実証する。

関連論文リスト

• Social-Transmotion: Promptable Human Trajectory Prediction [65.80068316170613]
  Social-Transmotionは、多種多様な視覚的手がかりを利用して人間の行動を予測する、汎用トランスフォーマーベースのモデルである。 提案手法は,JTA,JRDB,歩行者,道路交通のサイクリスト,ETH-UCYなど,複数のデータセットで検証されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-26T18:56:49Z)
• JRDB-Traj: A Dataset and Benchmark for Trajectory Forecasting in Crowds [79.00975648564483]
  ロボット工学、自動運転車、ナビゲーションなどの分野で使用される軌道予測モデルは、現実のシナリオにおいて課題に直面している。 このデータセットは、ロボットの観点から、すべてのエージェント、シーンイメージ、ポイントクラウドの位置を含む包括的なデータを提供する。 本研究の目的は,ロボットに対するエージェントの将来の位置を,生の感覚入力データを用いて予測することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-05T18:59:31Z)
• Qualitative Prediction of Multi-Agent Spatial Interactions [5.742409080817885]
  我々は,密集シーンにおけるマルチエージェントインタラクションをモデル化し,予測するための3つの新しいアプローチを提示し,ベンチマークする。 提案手法は、個々の相互作用を予測する静的および動的コンテキストを考慮したものである。 彼らはインプット・アンド・タイムアテンション・メカニズムを利用し、中・長期の地平線でテストされる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-30T18:08:25Z)
• Conditioned Human Trajectory Prediction using Iterative Attention Blocks [70.36888514074022]
  本研究では,都市環境における歩行者位置予測を目的とした,簡易かつ効果的な歩行者軌道予測モデルを提案する。 我々のモデルは、複数のアテンションブロックとトランスフォーマーを反復的に実行できるニューラルネットワークアーキテクチャである。 ソーシャルマスク, 動的モデル, ソーシャルプーリング層, 複雑なグラフのような構造を明示的に導入することなく, SoTAモデルと同等の結果が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-29T07:49:48Z)
• Predicting Future Occupancy Grids in Dynamic Environment with Spatio-Temporal Learning [63.25627328308978]
  本稿では,将来の占有予測を生成するための時間的予測ネットワークパイプラインを提案する。 現在のSOTAと比較して、我々の手法は3秒の長い水平線での占有を予測している。 我々は、さらなる研究を支援するために、nulisに基づくグリッド占有データセットを公開します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-06T13:45:32Z)
• Development of Human Motion Prediction Strategy using Inception Residual Block [1.0705399532413613]
  Inception Residual Block (IRB) を提案する。 我々の主な貢献は、事前に観測されたポーズと次の予測されたポーズの間に連続性を持つように、入力と開始ブロックの出力の間の残差接続を提案することである。 提案したアーキテクチャでは、人間のポーズに関する事前知識をよりよく学習し、論文で詳述したよりはるかに高い予測精度を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-09T12:49:48Z)
• TRiPOD: Human Trajectory and Pose Dynamics Forecasting in the Wild [77.59069361196404]
  TRiPODは、グラフの注目ネットワークに基づいて身体のダイナミクスを予測する新しい方法です。 実世界の課題を取り入れるために,各フレームで推定された身体関節が可視・視認可能かどうかを示す指標を学習する。 評価の結果,TRiPODは,各軌道に特化して設計され,予測タスクに特化している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-08T20:01:00Z)
• Learning Interaction-Aware Trajectory Predictions for Decentralized Multi-Robot Motion Planning in Dynamic Environments [10.345048137438623]
  本稿では、リカレントニューラルネットワーク(RNN)に基づく新しい軌道予測モデルを提案する。 次に,軌道予測モデルをマルチロボット衝突回避のための分散モデル予測制御(MPC)フレームワークに組み込む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-10T11:11:08Z)
• A Spatial-Temporal Attentive Network with Spatial Continuity for Trajectory Prediction [74.00750936752418]
  空間連続性をもつ空間時間減衰ネットワーク(STAN-SC)という新しいモデルを提案する。 まず、最も有用かつ重要な情報を探るために、空間的時間的注意機構を提示する。 第2に、生成軌道の空間的連続性を維持するために、シーケンスと瞬間状態情報に基づく共同特徴系列を実行する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-13T04:35:50Z)
• Social-WaGDAT: Interaction-aware Trajectory Prediction via Wasserstein Graph Double-Attention Network [29.289670231364788]
  本稿では,マルチエージェント軌道予測のためのジェネリック生成ニューラルシステムを提案する。 また、車両軌道予測に効率的なキネマティック拘束層を応用した。 提案システムは,軌道予測のための3つの公開ベンチマークデータセットを用いて評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-14T20:11:13Z)
• Trajectron++: Dynamically-Feasible Trajectory Forecasting With Heterogeneous Data [37.176411554794214]
  人間の動きに関する推論は、安全で社会的に認識されたロボットナビゲーションにとって重要な前提条件である。 我々は,多種多様なエージェントの軌道を予測できるモジュール型グラフ構造化リカレントモデルであるTrajectron++を提案する。 実世界の軌道予測データセットにおいて,その性能を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-09T16:47:17Z)

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。