論文の概要: MG-GAN: A Multi-Generator Model Preventing Out-of-Distribution Samples in Pedestrian Trajectory Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.09274v1
• Date: Fri, 20 Aug 2021 17:10:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-23 14:24:40.065666
• Title: MG-GAN: A Multi-Generator Model Preventing Out-of-Distribution Samples in Pedestrian Trajectory Prediction
• Title（参考訳）: MG-GAN:歩行者軌道予測における分布外サンプル防止のための多世代モデル
• Authors: Patrick Dendorfer, Sven Elflein, Laura Leal-Taixe
• Abstract要約: 歩行者軌道予測のためのマルチジェネレータモデルを提案する。 各ジェネレータは、シーン内の主要なモードの1つにルーティングする軌跡上の分布を学習する。 第2のネットワークは、これらのジェネレータ上のカテゴリ分布を動的およびシーン入力に基づいて学習する。 このアーキテクチャにより、特殊なジェネレータから効果的にサンプルを採取し、単一ジェネレータ法と比較して配布外サンプルを著しく削減できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6445605125467573
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pedestrian trajectory prediction is challenging due to its uncertain and multimodal nature. While generative adversarial networks can learn a distribution over future trajectories, they tend to predict out-of-distribution samples when the distribution of future trajectories is a mixture of multiple, possibly disconnected modes. To address this issue, we propose a multi-generator model for pedestrian trajectory prediction. Each generator specializes in learning a distribution over trajectories routing towards one of the primary modes in the scene, while a second network learns a categorical distribution over these generators, conditioned on the dynamics and scene input. This architecture allows us to effectively sample from specialized generators and to significantly reduce the out-of-distribution samples compared to single generator methods.
• Abstract（参考訳）: 歩行者の軌道予測は不確実かつ多様性のため困難である。 生成的敵ネットワークは将来の軌道上の分布を学習できるが、将来の軌道の分布が複数の、おそらくは切断されたモードの混合である場合、分布外サンプルを予測する傾向がある。 そこで本研究では,歩行者追跡予測のためのマルチジェネレータモデルを提案する。 各ジェネレータは、シーンの1つの主要なモードにルーティングする軌跡上の分布を学習するのを専門とし、第2のネットワークはこれらのジェネレータ上のカテゴリ分布を動的およびシーン入力に基づいて学習する。 このアーキテクチャにより、特殊なジェネレータから効果的にサンプルをサンプリングでき、単一ジェネレータメソッドと比較して分散サンプルを大幅に削減できます。

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