論文の概要: Pedestrian Stop and Go Forecasting with Hybrid Feature Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.02489v1
• Date: Fri, 4 Mar 2022 18:39:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-07 13:52:24.104310
• Title: Pedestrian Stop and Go Forecasting with Hybrid Feature Fusion
• Title（参考訳）: ハイブリッド機能融合による歩行者停止・外出予測
• Authors: Dongxu Guo, Taylor Mordan, Alexandre Alahi
• Abstract要約: 歩行者の立ち止まりと予測の新たな課題を紹介します。 都市交通における歩行者の立ち寄り行動を明示的に研究するためのベンチマークであるTransをリリースする。 歩行者の歩行動作に注釈を付けたいくつかの既存のデータセットから構築し、さまざまなシナリオや行動を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.77727495366702
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Forecasting pedestrians' future motions is essential for autonomous driving systems to safely navigate in urban areas. However, existing prediction algorithms often overly rely on past observed trajectories and tend to fail around abrupt dynamic changes, such as when pedestrians suddenly start or stop walking. We suggest that predicting these highly non-linear transitions should form a core component to improve the robustness of motion prediction algorithms. In this paper, we introduce the new task of pedestrian stop and go forecasting. Considering the lack of suitable existing datasets for it, we release TRANS, a benchmark for explicitly studying the stop and go behaviors of pedestrians in urban traffic. We build it from several existing datasets annotated with pedestrians' walking motions, in order to have various scenarios and behaviors. We also propose a novel hybrid model that leverages pedestrian-specific and scene features from several modalities, both video sequences and high-level attributes, and gradually fuses them to integrate multiple levels of context. We evaluate our model and several baselines on TRANS, and set a new benchmark for the community to work on pedestrian stop and go forecasting.
• Abstract（参考訳）: 歩行者の将来の動きを予測することは、自動運転システムが都市部を安全に移動するのに不可欠である。 しかし、既存の予測アルゴリズムは、過去の観測された軌跡を過度に頼り、歩行者が突然動き始めたり歩けなくなったりするなど、突然のダイナミックな変化で失敗する傾向がある。 これらの非線形遷移の予測は, 運動予測アルゴリズムのロバスト性を改善するため, コアコンポーネントを形成するべきである。 本稿では,歩行者の立ち止まりと移動予測の新しい課題を紹介する。 既存のデータセットが不足していることを考慮すると、都市交通における歩行者の停止行動と外出行動を明確に調査するベンチマークであるtransをリリースします。 歩行者の歩行動作に注釈を付けたいくつかの既存のデータセットから構築し、さまざまなシナリオや行動を実現する。 また,映像シーケンスと高レベル属性の両方を含む複数のモダリティから歩行者特有の特徴とシーン特徴を生かした,新たなハイブリッドモデルを提案する。 我々は,トランスのモデルといくつかのベースラインを評価し,コミュニティが歩行者の立ち止まりと予測を行うための新しいベンチマークを設定した。

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