論文の概要: CARPe Posterum: A Convolutional Approach for Real-time Pedestrian Path Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.12469v3
• Date: Wed, 9 Jun 2021 02:36:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 00:14:49.731288
• Title: CARPe Posterum: A Convolutional Approach for Real-time Pedestrian Path Prediction
• Title（参考訳）: CARPe Posterum:リアルタイム歩行者経路予測のための畳み込みアプローチ
• Authors: Mat\'ias Mendieta and Hamed Tabkhi
• Abstract要約: 本稿では,リアルタイム歩行者経路予測のための畳み込み手法CARPeを提案する。 グラフ同型ネットワークのバリエーションとアジャイルの畳み込みニューラルネットワーク設計を組み合わせて、高速で正確なパス予測アプローチを形成する。 予測速度と予測精度の両面での結果が得られ、現在の最先端手法と比較してFPSを大幅に改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.883460584034766
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pedestrian path prediction is an essential topic in computer vision and video understanding. Having insight into the movement of pedestrians is crucial for ensuring safe operation in a variety of applications including autonomous vehicles, social robots, and environmental monitoring. Current works in this area utilize complex generative or recurrent methods to capture many possible futures. However, despite the inherent real-time nature of predicting future paths, little work has been done to explore accurate and computationally efficient approaches for this task. To this end, we propose a convolutional approach for real-time pedestrian path prediction, CARPe. It utilizes a variation of Graph Isomorphism Networks in combination with an agile convolutional neural network design to form a fast and accurate path prediction approach. Notable results in both inference speed and prediction accuracy are achieved, improving FPS considerably in comparison to current state-of-the-art methods while delivering competitive accuracy on well-known path prediction datasets.
• Abstract（参考訳）: 歩行者の経路予測はコンピュータビジョンとビデオ理解において重要なトピックである。 歩行者の動きに関する洞察を得ることは、自動運転車、ソーシャルロボット、環境モニタリングなど、さまざまなアプリケーションにおいて安全な運転を確保するために不可欠である。 この領域における現在の研究は、複雑な生成的あるいは反復的な手法を用いて、多くの将来を捉えている。 しかしながら、将来の経路を予測する固有のリアルタイム性にもかかわらず、このタスクの正確かつ計算効率の良いアプローチを探求する作業はほとんど行われていない。 そこで本研究では,リアルタイム歩行者経路予測のための畳み込み手法CARPeを提案する。 グラフ同型ネットワークのバリエーションと、アジャイル畳み込みニューラルネットワークの設計を組み合わせて、高速で正確なパス予測アプローチを形成する。 推定速度と予測精度の両方の注目すべき結果を達成し、既知のパス予測データセットで競合精度を提供しながら、現在の最先端手法と比べてfpsを大幅に改善した。

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