論文の概要: Trajectory Prediction using Generative Adversarial Network in
Multi-Class Scenarios
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.11401v1
- Date: Mon, 18 Oct 2021 23:16:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-31 08:51:08.166763
- Title: Trajectory Prediction using Generative Adversarial Network in
Multi-Class Scenarios
- Title（参考訳）: 多クラスシナリオにおけるジェネレーティブ・ディバーショナル・ネットワークを用いた軌道予測
- Authors: Shilun Li, Tracy Cai, Jiayi Li
- Abstract要約: 我々はシーケンス・ツー・シーケンス・モデルを用いて、観測された経路から将来の経路を予測する。
抽出されたラベル表現を従来の位置入力と組み合わせることで、クラス情報をモデルに組み込む。
我々は、道路エージェントの6つのクラスを含むStanford Droneデータセットでモデルをトレーニングする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3342402609717876
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Predicting traffic agents' trajectories is an important task for
auto-piloting. Most previous work on trajectory prediction only considers a
single class of road agents. We use a sequence-to-sequence model to predict
future paths from observed paths and we incorporate class information into the
model by concatenating extracted label representations with traditional
location inputs. We experiment with both LSTM and transformer encoders and we
use generative adversarial network as introduced in Social GAN to learn the
multi-modal behavior of traffic agents. We train our model on Stanford Drone
dataset which includes 6 classes of road agents and evaluate the impact of
different model components on the prediction performance in multi-class scenes.
- Abstract（参考訳）: 交通機関の軌道予測は自動操縦にとって重要な課題である。
軌道予測に関するほとんどの以前の研究は、単一の種類の道路エージェントしか考慮していない。
シーケンス・ツー・シーケンス・モデルを用いて、観測経路から将来の経路を予測し、抽出されたラベル表現を従来の位置入力と組み合わせることで、クラス情報をモデルに組み込む。
我々はLSTMとトランスフォーマーエンコーダの両方を用いて実験を行い、Social GANで導入された生成的敵ネットワークを用いて交通エージェントのマルチモーダル動作を学習する。
我々は6種類の道路エージェントを含むStanford Droneデータセットでモデルをトレーニングし、異なるモデルコンポーネントがマルチクラスのシーンにおける予測性能に与える影響を評価する。
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