論文の概要: Learning Pedestrian Group Representations for Multi-modal Trajectory Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09953v1
• Date: Wed, 20 Jul 2022 14:58:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-21 13:08:35.607014
• Title: Learning Pedestrian Group Representations for Multi-modal Trajectory Prediction
• Title（参考訳）: マルチモーダル軌道予測のための歩行者群表現の学習
• Authors: Inhwan Bae, Jin-Hwi Park, Hae-Gon Jeon
• Abstract要約: GP-Graphは、混雑した環境下での効果的な歩行者軌道予測のための集団表現を持つ。 GP-Graphのキーとなる考え方は、グラフ表現として個人関係とグループ関係の両方をモデル化することである。 本稿では,複数の歩行者からなるグループを1つのグラフノードとして表現するグループプーリング・アンプール操作を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.676008193894223
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modeling the dynamics of people walking is a problem of long-standing interest in computer vision. Many previous works involving pedestrian trajectory prediction define a particular set of individual actions to implicitly model group actions. In this paper, we present a novel architecture named GP-Graph which has collective group representations for effective pedestrian trajectory prediction in crowded environments, and is compatible with all types of existing approaches. A key idea of GP-Graph is to model both individual-wise and group-wise relations as graph representations. To do this, GP-Graph first learns to assign each pedestrian into the most likely behavior group. Using this assignment information, GP-Graph then forms both intra- and inter-group interactions as graphs, accounting for human-human relations within a group and group-group relations, respectively. To be specific, for the intra-group interaction, we mask pedestrian graph edges out of an associated group. We also propose group pooling&unpooling operations to represent a group with multiple pedestrians as one graph node. Lastly, GP-Graph infers a probability map for socially-acceptable future trajectories from the integrated features of both group interactions. Moreover, we introduce a group-level latent vector sampling to ensure collective inferences over a set of possible future trajectories. Extensive experiments are conducted to validate the effectiveness of our architecture, which demonstrates consistent performance improvements with publicly available benchmarks. Code is publicly available at https://github.com/inhwanbae/GPGraph.
• Abstract（参考訳）: 歩く人のダイナミクスのモデリングは、コンピュータビジョンに対する長年の関心の問題だ。 歩行者追跡予測を含む多くの先行研究は、暗黙的にグループアクションをモデル化するための個々のアクションセットを定義している。 本稿では,混み合った環境での効果的な歩行者追跡予測のための集団群表現を持ち,既存の手法と互換性のあるgp-graphという新しいアーキテクチャを提案する。 GP-Graphのキーとなる考え方は、グラフ表現として個人関係とグループ関係の両方をモデル化することである。 GP-Graphはまず、歩行者を最も可能性の高い行動グループに割り当てることを学ぶ。 この割当て情報を用いて、GP-Graphはグループ内の相互作用とグループ間の相互作用をグラフとして形成し、グループ内の人間関係とグループ間の関係をそれぞれ考慮する。 具体的には、グループ間相互作用において、関連するグループから歩行者グラフエッジをマスクする。 また、複数の歩行者を1つのグラフノードとするグループを表すグループプーリング・アンプール操作を提案する。 最後に、GP-Graphは、両方のグループ相互作用の統合的な特徴から、社会的に受容可能な将来の軌道の確率マップを推論する。 さらに,グループレベルの潜在ベクトルサンプリングを導入し,将来的な軌道の集合に対する集合的推論を確実にする。 アーキテクチャの有効性を検証するために大規模な実験を行い、公開ベンチマークで一貫した性能向上を示す。 コードはhttps://github.com/inhwanbae/GPGraphで公開されている。

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