論文の概要: SST: A Simplified Swin Transformer-based Model for Taxi Destination Prediction based on Existing Trajectory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07555v1
• Date: Tue, 15 Aug 2023 03:49:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-16 13:59:05.220586
• Title: SST: A Simplified Swin Transformer-based Model for Taxi Destination Prediction based on Existing Trajectory
• Title（参考訳）: sst:既存経路に基づくタクシー目的地予測のための簡易スウィントランスモデル
• Authors: Zepu Wang, Yifei Sun, Zhiyu Lei, Xincheng Zhu, Peng Sun
• Abstract要約: 従来のSwin Transformerでは、シフトウインドウのアイデアを使わない簡易なSwin Transformer (SST) 構造を提案する。 本実験は, 実軌道データに基づいて, SSTが最先端の手法よりも高い精度を達成できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.663494746854853
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurately predicting the destination of taxi trajectories can have various benefits for intelligent location-based services. One potential method to accomplish this prediction is by converting the taxi trajectory into a two-dimensional grid and using computer vision techniques. While the Swin Transformer is an innovative computer vision architecture with demonstrated success in vision downstream tasks, it is not commonly used to solve real-world trajectory problems. In this paper, we propose a simplified Swin Transformer (SST) structure that does not use the shifted window idea in the traditional Swin Transformer, as trajectory data is consecutive in nature. Our comprehensive experiments, based on real trajectory data, demonstrate that SST can achieve higher accuracy compared to state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: タクシーの目的地を正確に予測することは、インテリジェントな位置情報サービスに様々な利点をもたらす。 この予測の潜在的な方法は、タクシー軌道を二次元グリッドに変換し、コンピュータビジョン技術を使用することである。 Swin Transformer はコンピュータビジョンアーキテクチャであり、下流のタスクの視覚的成功を示すものであるが、現実世界の軌道問題の解決には一般的には使われていない。 本稿では,従来のSwin Transformerではトラジェクトリデータが連続しているため,従来のSwin Transformerではシフトウインドウのアイデアを使用しない簡易Swin Transformer (SST) 構造を提案する。 実軌道データに基づく包括的実験により,SSTが最先端の手法よりも高い精度を達成できることが実証された。

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