論文の概要: Another Vertical View: A Hierarchical Network for Heterogeneous Trajectory Prediction via Spectrums

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05106v2
• Date: Tue, 03 Dec 2024 01:19:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:39:14.159369
• Title: Another Vertical View: A Hierarchical Network for Heterogeneous Trajectory Prediction via Spectrums
• Title（参考訳）: もう一つの垂直的視点:スペクトルによる不均一軌道予測のための階層的ネットワーク
• Authors: Beihao Xia, Conghao Wong, Duanquan Xu, Qinmu Peng, Xinge You,
• Abstract要約: トラジェクティブ次元の$M$を導入し、アプリケーションシナリオをヘテロジニアスなトラジェクトリに拡張する。 我々は、時間-周波数応答と次元-相互作用を含む2つの因子をモデル化し、同時に融合するために、双線形構造を採用する。 実験により、提案モデルはETH-UCY、SDD、nuScenes、Human3.6Mにおいて、不均一な軌跡を持つ最先端の手法よりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.009392073139441
• License:
• Abstract: With the fast development of AI-related techniques, the applications of trajectory prediction are no longer limited to easier scenes and trajectories. More and more trajectories with different forms, such as coordinates, bounding boxes, and even high-dimensional human skeletons, need to be analyzed and forecasted. Among these heterogeneous trajectories, interactions between different elements within a frame of trajectory, which we call ``Dimension-wise Interactions'', would be more complex and challenging. However, most previous approaches focus mainly on a specific form of trajectories, and potential dimension-wise interactions are less concerned. In this work, we expand the trajectory prediction task by introducing the trajectory dimensionality $M$, thus extending its application scenarios to heterogeneous trajectories. We first introduce the Haar transform as an alternative to Fourier transform to better capture the time-frequency properties of each trajectory-dimension. Then, we adopt the bilinear structure to model and fuse two factors simultaneously, including the time-frequency response and the dimension-wise interaction, to forecast heterogeneous trajectories via trajectory spectrums hierarchically in a generic way. Experiments show that the proposed model outperforms most state-of-the-art methods on ETH-UCY, SDD, nuScenes, and Human3.6M with heterogeneous trajectories, including 2D coordinates, 2D/3D bounding boxes, and 3D human skeletons.
• Abstract（参考訳）: AI関連の技術の急速な発展により、軌跡予測の応用は、より簡単なシーンや軌跡に限らない。 座標、バウンディングボックス、さらには高次元の人間の骨格など、様々な形の軌道を解析し予測する必要がある。 これらの異種軌道の中で、軌道のフレーム内の異なる要素間の相互作用はより複雑で困難である。 しかし、これまでのほとんどのアプローチは、主に特定の形の軌道に焦点をあてており、ポテンシャル次元の相互作用は、あまり関係がない。 本研究では, トラジェクティブ次元を$M$にすることで, トラジェクティブ予測タスクを拡張し, 応用シナリオをヘテロジニアスなトラジェクトリに拡張する。 まず、各軌跡次元の時間周波数特性をよりよく捉えるために、フーリエ変換の代替としてハール変換を導入する。 そこで,両線形構造を用いて時間-周波数応答と次元-次元相互作用を含む2つの因子を同時にモデル化し,軌道スペクトルによる異種軌道を階層的に予測する。 実験により、提案モデルは、ETH-UCY、SDD、nuScenes、Human3.6Mにおいて、2D座標、2D/3Dバウンディングボックス、および3D人間の骨格を含む異種軌道において、最先端の手法よりも優れていることが示された。

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