論文の概要: An Information-Theoretic Approach for Estimating Scenario Generalization in Crowd Motion Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00817v1
• Date: Wed, 2 Nov 2022 01:39:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-03 14:30:27.745563
• Title: An Information-Theoretic Approach for Estimating Scenario Generalization in Crowd Motion Prediction
• Title（参考訳）: 群衆運動予測におけるシナリオ一般化推定のための情報理論的アプローチ
• Authors: Gang Qiao, Kaidong Hu, Seonghyeon Moon, Samuel S. Sohn, Sejong Yoon, Mubbasir Kapadia, Vladimir Pavlovic
• Abstract要約: 本稿では,ソース・クラウド・シナリオに基づいて学習したモデルの一般化を特徴付ける新しいスコアリング手法を提案する。 インタラクションコンポーネントはシナリオドメインの難易度を特徴付けることを目的としており、シナリオドメインの多様性はダイバーシティスコアで取得される。 提案手法の有効性をシミュレーションおよび実世界(ソース,ターゲット)の一般化タスクで検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.10815774845461
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning-based approaches to modeling crowd motion have become increasingly successful but require training and evaluation on large datasets, coupled with complex model selection and parameter tuning. To circumvent this tremendously time-consuming process, we propose a novel scoring method, which characterizes generalization of models trained on source crowd scenarios and applied to target crowd scenarios using a training-free, model-agnostic Interaction + Diversity Quantification score, ISDQ. The Interaction component aims to characterize the difficulty of scenario domains, while the diversity of a scenario domain is captured in the Diversity score. Both scores can be computed in a computation tractable manner. Our experimental results validate the efficacy of the proposed method on several simulated and real-world (source,target) generalization tasks, demonstrating its potential to select optimal domain pairs before training and testing a model.
• Abstract（参考訳）: 群集の動きをモデル化するための学習ベースのアプローチは、ますます成功しているが、複雑なモデル選択とパラメータチューニングと合わせて、大規模なデータセットのトレーニングと評価が必要である。 この膨大な時間を要するプロセスを回避するため,我々は,ソース・クラウド・シナリオで訓練されたモデルの一般化を特徴とし,トレーニングフリーでモデル非依存なインタラクション+多様性定量化スコアを用いて,ターゲット・クラウド・シナリオに適用する新しいスコアリング手法を提案する。 インタラクションコンポーネントはシナリオドメインの難易度を特徴付けることを目的としており、シナリオドメインの多様性は多様性スコアで取得される。 どちらのスコアも計算可能な方法で計算することができる。 本実験は,シミュレーションおよび実世界(ソース,ターゲット)一般化タスクにおける提案手法の有効性を検証し,モデルのトレーニングとテスト前に最適なドメインペアを選択する可能性を示す。

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