論文の概要: Pedestrian Behavior Prediction via Multitask Learning and Categorical Interaction Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.03298v1
• Date: Sun, 6 Dec 2020 15:57:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-21 13:54:26.391443
• Title: Pedestrian Behavior Prediction via Multitask Learning and Categorical Interaction Modeling
• Title（参考訳）: マルチタスク学習とカテゴリーインタラクションモデリングによる歩行者行動予測
• Authors: Amir Rasouli and Mohsen Rohani and Jun Luo
• Abstract要約: マルチモーダルデータに頼って歩行者の軌跡や行動を同時に予測するマルチタスク学習フレームワークを提案する。 本モデルでは, トラジェクティブと動作予測を最大22%, 6%向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.936894582450734
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pedestrian behavior prediction is one of the major challenges for intelligent driving systems. Pedestrians often exhibit complex behaviors influenced by various contextual elements. To address this problem, we propose a multitask learning framework that simultaneously predicts trajectories and actions of pedestrians by relying on multimodal data. Our method benefits from 1) a hybrid mechanism to encode different input modalities independently allowing them to develop their own representations, and jointly to produce a representation for all modalities using shared parameters; 2) a novel interaction modeling technique that relies on categorical semantic parsing of the scenes to capture interactions between target pedestrians and their surroundings; and 3) a dual prediction mechanism that uses both independent and shared decoding of multimodal representations. Using public pedestrian behavior benchmark datasets for driving, PIE and JAAD, we highlight the benefits of multitask learning for behavior prediction and show that our model achieves state-of-the-art performance and improves trajectory and action prediction by up to 22% and 6% respectively. We further investigate the contributions of the proposed processing and interaction modeling techniques via extensive ablation studies.
• Abstract（参考訳）: 歩行者の行動予測はインテリジェント運転システムの大きな課題の1つである。 歩行者はしばしば様々な文脈要素に影響された複雑な行動を示す。 この問題に対処するために,マルチモーダルデータによる歩行者の軌跡や行動の同時予測を行うマルチタスク学習フレームワークを提案する。 Our method benefits from 1) a hybrid mechanism to encode different input modalities independently allowing them to develop their own representations, and jointly to produce a representation for all modalities using shared parameters; 2) a novel interaction modeling technique that relies on categorical semantic parsing of the scenes to capture interactions between target pedestrians and their surroundings; and 3) a dual prediction mechanism that uses both independent and shared decoding of multimodal representations. PIEとJAADの公共歩行者行動ベンチマークデータセットを用いて、マルチタスク学習による行動予測の利点を強調し、我々のモデルが最先端のパフォーマンスを達成し、軌跡と行動予測を最大22%と6%改善することを示す。 さらに、広範囲なアブレーション研究を通じて、提案した処理および相互作用モデリング技術の貢献について検討する。

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