論文の概要: MissFormer: (In-)attention-based handling of missing observations for trajectory filtering and prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.16009v1
• Date: Wed, 30 Jun 2021 12:12:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-01 15:31:30.581640
• Title: MissFormer: (In-)attention-based handling of missing observations for trajectory filtering and prediction
• Title（参考訳）: missformer: (in-)attention-based handling of missing observations for track filter and prediction
• Authors: Stefan Becker and Ronny Hug and Wolfgang H\"ubner and Michael Arens and Brendan T. Morris
• Abstract要約: 本稿では,変圧器を用いた可変長軌跡データにおける欠測の処理手法を提案する。 欠落したトークン、バイナリエンコードされた欠落したイベントを提供することで、モデルは欠落したデータに at-attend することを学び、残りの入力に条件付けられた完全な軌跡を推測する。 このモデルの能力は、原始的なオブジェクト追跡シナリオを反映した合成データと実世界のデータで実証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.241614693184323
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In applications such as object tracking, time-series data inevitably carry missing observations. Following the success of deep learning-based models for various sequence learning tasks, these models increasingly replace classic approaches in object tracking applications for inferring the object motions state. While traditional tracking approaches can deal with missing observations, most of their deep counterparts are, by default, not suited for this. Towards this end, this paper introduces a transformer-based approach for handling missing observations in variable input length trajectory data. The model is formed indirectly by successively increasing the complexity of the demanded inference tasks. Starting from reproducing noise-free trajectories, the model then learns to infer trajectories from noisy inputs. By providing missing tokens, binary-encoded missing events, the model learns to in-attend to missing data and infers a complete trajectory conditioned on the remaining inputs. In the case of a sequence of successive missing events, the model then acts as a pure prediction model. The model's abilities are demonstrated on synthetic data and real-world data reflecting prototypical object tracking scenarios.
• Abstract（参考訳）: オブジェクト追跡のようなアプリケーションでは、時系列データは必然的に観測を欠く。 様々なシーケンス学習タスクのためのディープラーニングベースのモデルの成功に続いて、これらのモデルは、オブジェクトの動きを推測するためのオブジェクト追跡アプリケーションにおける古典的なアプローチを置き換える傾向にある。 従来の追跡手法では観察の欠如に対処できるが、そのディープなアプローチのほとんどはデフォルトでは、これには適していない。 そこで本稿では,可変入力長軌跡データにおける欠測観測を処理するトランスベース手法を提案する。 モデルは、要求された推論タスクの複雑さを順次増加させることで間接的に形成される。 ノイズのない軌跡の再生から始めて、モデルはノイズのある入力から軌跡を推測する。 欠落トークンとバイナリエンコードされた欠落イベントを提供することで、モデルは欠落したデータへのアタッチを学び、残りの入力で条件付けられた完全な軌道を推測する。 連続した欠落イベントのシーケンスの場合、モデルは純粋な予測モデルとして振る舞う。 このモデルの能力は、プロトタイプのオブジェクト追跡シナリオを反映した合成データと実世界のデータで実証される。

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