論文の概要: Conditioned Human Trajectory Prediction using Iterative Attention Blocks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.14442v1
• Date: Wed, 29 Jun 2022 07:49:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-01 02:04:01.293152
• Title: Conditioned Human Trajectory Prediction using Iterative Attention Blocks
• Title（参考訳）: イテレーティブアテンションブロックを用いた条件付き人軌道予測
• Authors: Aleksey Postnikov, Aleksander Gamayunov, Gonzalo Ferrer
• Abstract要約: 本研究では,都市環境における歩行者位置予測を目的とした,簡易かつ効果的な歩行者軌道予測モデルを提案する。 我々のモデルは、複数のアテンションブロックとトランスフォーマーを反復的に実行できるニューラルネットワークアーキテクチャである。 ソーシャルマスク, 動的モデル, ソーシャルプーリング層, 複雑なグラフのような構造を明示的に導入することなく, SoTAモデルと同等の結果が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.36888514074022
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Human motion prediction is key to understand social environments, with direct applications in robotics, surveillance, etc. We present a simple yet effective pedestrian trajectory prediction model aimed at pedestrians positions prediction in urban-like environments conditioned by the environment: map and surround agents. Our model is a neural-based architecture that can run several layers of attention blocks and transformers in an iterative sequential fashion, allowing to capture the important features in the environment that improve prediction. We show that without explicit introduction of social masks, dynamical models, social pooling layers, or complicated graph-like structures, it is possible to produce on par results with SoTA models, which makes our approach easily extendable and configurable, depending on the data available. We report results performing similarly with SoTA models on publicly available and extensible-used datasets with unimodal prediction metrics ADE and FDE.
• Abstract（参考訳）: 人間の動きの予測は、ロボット工学や監視など、社会環境を理解するための鍵である。 本研究では, 歩行者の位置予測を目的とした, 簡易かつ効果的な歩行者軌道予測モデルを提案する。 我々のモデルは、複数のアテンションブロックとトランスフォーマーのレイヤーを反復的に実行し、予測を改善する環境における重要な特徴をキャプチャできるニューラルネットワークアーキテクチャである。 本稿では,ソーシャルマスク,動的モデル,ソーシャルプール層,複雑なグラフ構造を明示的に導入しなければ,somaモデルと同等の結果が得られることを示す。 我々は,somaモデルと同様に,ユニモーダル予測メトリクス ade と fde を用いた公開および拡張可能なデータセット上で実施する結果を報告する。

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