論文の概要: InCrowdFormer: On-Ground Pedestrian World Model From Egocentric Views

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09534v1
• Date: Thu, 16 Mar 2023 17:51:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-17 14:19:04.843098
• Title: InCrowdFormer: On-Ground Pedestrian World Model From Egocentric Views
• Title（参考訳）: incrowdformer:エゴセントリックな視点による歩行者世界モデル
• Authors: Mai Nishimura, Shohei Nobuhara, Ko Nishino
• Abstract要約: 我々は,地上の歩行者が地上の観衆のまわりを移動する様子を予測できる,地上の歩行者世界モデルを紹介した。 InCrowdFormerは、歩行者のインタラクションをモデル化してTransformerアーキテクチャを完全に活用し、注目を集めてトップダウンのビュー変換に重点を置いている。 我々は、歩行者の位置の後方分布を予測するために、未知の歩行者の高さから生じる不確実性を潜時符号で符号化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.54213112712818
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce an on-ground Pedestrian World Model, a computational model that can predict how pedestrians move around an observer in the crowd on the ground plane, but from just the egocentric-views of the observer. Our model, InCrowdFormer, fully leverages the Transformer architecture by modeling pedestrian interaction and egocentric to top-down view transformation with attention, and autoregressively predicts on-ground positions of a variable number of people with an encoder-decoder architecture. We encode the uncertainties arising from unknown pedestrian heights with latent codes to predict the posterior distributions of pedestrian positions. We validate the effectiveness of InCrowdFormer on a novel prediction benchmark of real movements. The results show that InCrowdFormer accurately predicts the future coordination of pedestrians. To the best of our knowledge, InCrowdFormer is the first-of-its-kind pedestrian world model which we believe will benefit a wide range of egocentric-view applications including crowd navigation, tracking, and synthesis.
• Abstract（参考訳）: 我々は,地上の歩行者が地上の観衆の周囲を移動する様子を予測できる計算モデルとして,地上の歩行者世界モデルを紹介した。 我々のモデルであるInCrowdFormerは、歩行者インタラクションをモデル化してトランスフォーマーアーキテクチャを完全に活用し、アテンションを伴うトップダウンビュー変換をエゴセントリックにし、エンコーダ・デコーダアーキテクチャを持つ多人数の人の地上位置を自動回帰的に予測する。 未知の歩行者高から生じる不確かさを潜在コードで符号化し,歩行者位置の後方分布を予測する。 InCrowdFormerの有効性を,実動の新たな予測ベンチマークで検証する。 その結果,incrowdformerは歩行者の将来のコーディネーションを正確に予測できることがわかった。 私たちの知る限りでは、InCrowdFormerは初めての歩行者世界モデルであり、群衆のナビゲーション、追跡、合成など、幅広いエゴセントリックな視点のアプリケーションに恩恵をもたらすと信じています。

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