論文の概要: Review of Pedestrian Trajectory Prediction Methods: Comparing Deep
Learning and Knowledge-based Approaches
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.06740v1
- Date: Thu, 11 Nov 2021 08:35:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-16 01:05:13.015160
- Title: Review of Pedestrian Trajectory Prediction Methods: Comparing Deep
Learning and Knowledge-based Approaches
- Title(参考訳): 歩行者追跡予測法の検討 : ディープラーニングと知識ベースアプローチの比較
- Authors: Raphael Korbmacher and Antoine Tordeux
- Abstract要約: 本稿では,歩行者動態のシミュレートに広く用いられている古典的知識ベースモデルとディープラーニングアルゴリズムを比較した。
大規模シミュレーションのためのディープラーニングアルゴリズムの能力と集合力学の記述は、いまだに実証されていない。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In crowd scenarios, predicting trajectories of pedestrians is a complex and
challenging task depending on many external factors. The topology of the scene
and the interactions between the pedestrians are just some of them. Due to
advancements in data-science and data collection technologies deep learning
methods have recently become a research hotspot in numerous domains. Therefore,
it is not surprising that more and more researchers apply these methods to
predict trajectories of pedestrians. This paper compares these relatively new
deep learning algorithms with classical knowledge-based models that are widely
used to simulate pedestrian dynamics. It provides a comprehensive literature
review of both approaches, explores technical and application oriented
differences, and addresses open questions as well as future development
directions. Our investigations point out that the pertinence of knowledge-based
models to predict local trajectories is nowadays questionable because of the
high accuracy of the deep learning algorithms. Nevertheless, the ability of
deep-learning algorithms for large-scale simulation and the description of
collective dynamics remains to be demonstrated. Furthermore, the comparison
shows that the combination of both approaches (the hybrid approach) seems to be
promising to overcome disadvantages like the missing explainability of the deep
learning approach.
- Abstract(参考訳): 群衆のシナリオでは、歩行者の軌道を予測することは、多くの外部要因に依存する複雑で困難な作業である。
シーンのトポロジーと歩行者間のインタラクションは、それらの一部に過ぎません。
データサイエンスとデータ収集技術の進歩により、ディープラーニング手法は近年、多くの領域で研究ホットスポットとなっている。
したがって、この手法を歩行者の軌道予測に応用する研究者がますます増えていることは驚くにあたらない。
本稿では,これらの比較的新しいディープラーニングアルゴリズムと,歩行者動態のシミュレートに広く用いられている古典的知識ベースモデルを比較する。
両アプローチの包括的な文献レビューを提供し、技術的およびアプリケーション指向の違いを調査し、オープンな質問と今後の開発方向性に対処する。
本研究は, 学習アルゴリズムの精度が高いため, 局所軌道予測における知識ベースモデルの有効性が疑問視されていることを指摘する。
それにもかかわらず、大規模シミュレーションのためのディープラーニングアルゴリズムの能力と集団ダイナミクスの記述は、まだ実証されていない。
さらに,両アプローチの組み合わせ(ハイブリッドアプローチ)が,ディープラーニングアプローチの欠如といったデメリットを克服する可能性が示唆された。
関連論文リスト
- State-Space Modeling in Long Sequence Processing: A Survey on Recurrence in the Transformer Era [59.279784235147254]
このサーベイは、シーケンシャルなデータ処理の反復モデルに基づく最新のアプローチの詳細な概要を提供する。
新たなイメージは、標準のバックプロパゲーション・オブ・タイムから外れた学習アルゴリズムによって構成される、新しいルートを考える余地があることを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-13T12:51:22Z) - Deep networks for system identification: a Survey [56.34005280792013]
システム識別は、入力出力データから動的システムの数学的記述を学習する。
同定されたモデルの主な目的は、以前の観測から新しいデータを予測することである。
我々は、フィードフォワード、畳み込み、リカレントネットワークなどの文献で一般的に採用されているアーキテクチャについて論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-30T12:38:31Z) - Model-Based Deep Learning: On the Intersection of Deep Learning and
Optimization [101.32332941117271]
決定アルゴリズムは様々なアプリケーションで使われている。
数理モデルに頼らずにデータから調整された高度パラメトリックアーキテクチャを使用するディープラーニングアプローチが、ますます人気が高まっている。
モデルに基づく最適化とデータ中心のディープラーニングは、しばしば異なる規律とみなされる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-05T13:40:08Z) - A comparative evaluation of machine learning methods for robot
navigation through human crowds [1.933681537640272]
ニューヨークのグランドセントラル駅で撮影した監視ビデオから収集された群集移動データセットのパスファインディング/予測および強化学習アプローチを比較します。
その結果,最先端の動作予測技術を用いたパスフィンディングに対して,最先端の強化学習アプローチが強い優位性を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-16T09:40:47Z) - Model-Based Deep Learning [155.063817656602]
信号処理、通信、制御は伝統的に古典的な統計モデリング技術に依存している。
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、データから操作を学ぶ汎用アーキテクチャを使用し、優れたパフォーマンスを示す。
私たちは、原理数学モデルとデータ駆動システムを組み合わせて両方のアプローチの利点を享受するハイブリッド技術に興味があります。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-15T16:29:49Z) - Deep Learning for Road Traffic Forecasting: Does it Make a Difference? [6.220008946076208]
本稿では,このITS研究領域におけるDeep Learningの活用に言及した技術の現状を批判的に分析することに焦点を当てる。
後続の批判分析は、交通予測のためのディープラーニングの問題について、質問を定式化し、必要な議論を引き起こす。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-02T15:56:11Z) - Theoretical bounds on estimation error for meta-learning [29.288915378272375]
複数の情報源のデータに基づいて学習し、新しいデータでテストしたアルゴリズムに対して、最小収束率に関する新しい情報理論の下限を提供する。
我々の境界は、データソース間で共有される情報に直感的に依存し、任意のアルゴリズムでこの設定で学習することの難しさを特徴づけます。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-14T14:57:21Z) - A Review of Meta-level Learning in the Context of Multi-component,
Multi-level Evolving Prediction Systems [6.810856082577402]
データから有用なパターンを抽出する自動的あるいは半自動的な方法の調査の必要性が高まっている。
与えられた問題に対する学習方法の最も適切なマッピングを見つけるには、深い専門家の知識と広範な計算資源が必要である。
データセットに最適な学習アルゴリズムをアドバイスできるインテリジェントなレコメンデーションエンジンが必要だ。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-17T14:14:37Z) - Human Trajectory Forecasting in Crowds: A Deep Learning Perspective [89.4600982169]
本稿では,既存の深層学習に基づくソーシャルインタラクションのモデル化手法について詳細に分析する。
本稿では、これらの社会的相互作用を効果的に捉えるための知識に基づく2つのデータ駆動手法を提案する。
我々は,人間の軌道予測分野において,重要かつ欠落したコンポーネントであるTrajNet++を大規模に開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-07T17:19:56Z) - Learning to Stop While Learning to Predict [85.7136203122784]
多くのアルゴリズムにインスパイアされたディープモデルは全ての入力に対して固定深度に制限される。
アルゴリズムと同様に、深いアーキテクチャの最適深さは、異なる入力インスタンスに対して異なるかもしれない。
本稿では, ステアブルアーキテクチャを用いて, この様々な深さ問題に対処する。
学習した深層モデルと停止ポリシーにより,多様なタスクセットのパフォーマンスが向上することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-09T07:22:01Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。