論文の概要: HGCN-GJS: Hierarchical Graph Convolutional Network with Groupwise Joint Sampling for Trajectory Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.07140v3
• Date: Fri, 15 Sep 2023 13:44:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-18 19:26:12.987691
• Title: HGCN-GJS: Hierarchical Graph Convolutional Network with Groupwise Joint Sampling for Trajectory Prediction
• Title（参考訳）: hgcn-gjs: 追跡予測のためのグループワイズジョイントサンプリングを用いた階層型グラフ畳み込みネットワーク
• Authors: Yuying Chen, Congcong Liu, Xiaodong Mei, Bertram E. Shi and Ming Liu
• Abstract要約: 本研究では,軌道予測のための階層型グラフ畳み込みネットワークHGCN-GJSを提案する。 本稿では,複数歩行者の将来の軌道における関節分布をモデル化するための新しい共同サンプリング手法を提案する。 我々は,複数の軌道予測データセット上でのネットワークの性能を実証し,検討したすべてのデータセットに対して最先端の結果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.57655217378212
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate pedestrian trajectory prediction is of great importance for downstream tasks such as autonomous driving and mobile robot navigation. Fully investigating the social interactions within the crowd is crucial for accurate pedestrian trajectory prediction. However, most existing methods do not capture group level interactions well, focusing only on pairwise interactions and neglecting group-wise interactions. In this work, we propose a hierarchical graph convolutional network, HGCN-GJS, for trajectory prediction which well leverages group level interactions within the crowd. Furthermore, we introduce a novel joint sampling scheme for modeling the joint distribution of multiple pedestrians in the future trajectories. Based on the group information, this scheme associates the trajectory of one person with the trajectory of other people in the group, but maintains the independence of the trajectories of outsiders. We demonstrate the performance of our network on several trajectory prediction datasets, achieving state-of-the-art results on all datasets considered.
• Abstract（参考訳）: 正確な歩行者軌道予測は、自動運転や移動ロボットナビゲーションといった下流作業において非常に重要である。 群衆内の社会的相互作用を完全に調査することは、正確な歩行者軌道予測に不可欠である。 しかし、既存の手法の多くはグループレベルの相互作用をうまく捉えておらず、ペア的な相互作用とグループ的な相互作用を無視することだけに焦点を当てている。 本研究では,集団間のグループレベルの相互作用をうまく活用する軌道予測のための階層型グラフ畳み込みネットワークHGCN-GJSを提案する。 さらに,今後,複数の歩行者の関節分布をモデル化するための新しい共同サンプリング手法を提案する。 グループ情報に基づいて、このスキームは、ある人の軌跡とグループ内の他の人々の軌跡を関連付けるが、外部者の軌跡の独立性を維持する。 我々は,複数の軌道予測データセット上でのネットワークの性能を実証し,検討した全データセットの最新の結果を得る。

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