論文の概要: Unsupervised Sampling Promoting for Stochastic Human Trajectory Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04298v1
• Date: Sun, 9 Apr 2023 19:15:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-11 16:22:47.175064
• Title: Unsupervised Sampling Promoting for Stochastic Human Trajectory Prediction
• Title（参考訳）: 確率的軌道予測のための教師なしサンプリング
• Authors: Guangyi Chen, Zhenhao Chen, Shunxing Fan, Kun Zhang
• Abstract要約: 本稿では,ベイズ最適化を教師なしで適応的にマイニングするBOsamplerという手法を提案する。 具体的には、軌道サンプリングをガウス過程としてモデル化し、潜在的なサンプリング値を測定するための獲得関数を構築する。 この取得関数は、元の分布を予め適用し、長い尾領域の経路を探索することを奨励する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.717921532244613
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The indeterminate nature of human motion requires trajectory prediction systems to use a probabilistic model to formulate the multi-modality phenomenon and infer a finite set of future trajectories. However, the inference processes of most existing methods rely on Monte Carlo random sampling, which is insufficient to cover the realistic paths with finite samples, due to the long tail effect of the predicted distribution. To promote the sampling process of stochastic prediction, we propose a novel method, called BOsampler, to adaptively mine potential paths with Bayesian optimization in an unsupervised manner, as a sequential design strategy in which new prediction is dependent on the previously drawn samples. Specifically, we model the trajectory sampling as a Gaussian process and construct an acquisition function to measure the potential sampling value. This acquisition function applies the original distribution as prior and encourages exploring paths in the long-tail region. This sampling method can be integrated with existing stochastic predictive models without retraining. Experimental results on various baseline methods demonstrate the effectiveness of our method.
• Abstract（参考訳）: 人間の運動の非決定的な性質は、軌道予測系が多様性現象を定式化し、将来の軌道の有限集合を推測するために確率モデルを使用する必要がある。 しかし、既存のほとんどの手法の推論過程はモンテカルロのランダムサンプリングに依存しており、予測された分布の長い尾効果のため、現実的な経路を有限サンプルでカバーするには不十分である。 確率予測のサンプリングプロセスを促進するために,前述したサンプルに新しい予測が依存する逐次設計戦略として,ベイズ最適化によるポテンシャル経路を適応的にマイニングする新しい手法bosamplerを提案する。 具体的には、軌道サンプリングをガウス過程としてモデル化し、ポテンシャルサンプリング値を測定するための獲得関数を構築する。 この取得関数は、元の分布を予め適用し、長い尾領域の経路を探索することを奨励する。 このサンプリング方法は、再学習することなく既存の確率的予測モデルと統合することができる。 各種ベースライン法の実験結果から,本手法の有効性が示された。

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