論文の概要: PASTA: PArallel Spatio-Temporal Attention with spatial auto-correlation gating for fine-grained crowd flow prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02284v1
• Date: Mon, 2 Oct 2023 14:10:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 18:23:59.188937
• Title: PASTA: PArallel Spatio-Temporal Attention with spatial auto-correlation gating for fine-grained crowd flow prediction
• Title（参考訳）: PASTA: PArallel Spatio-Temporal Attention with space auto-correlation gating for fine-fine crowd flow prediction
• Authors: Chung Park, Junui Hong, Cheonbok Park, Taesan Kim, Minsung Choi, Jaegul Choo
• Abstract要約: 空間的自己相関ゲーティングを備えたニューラルネットワークPArallel Spatioを導入する。 提案手法の構成要素は,空間的自己相関ゲーティング,マルチスケール残差ブロック,時間的注意ゲーティングモジュールである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.08230699138568
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding the movement patterns of objects (e.g., humans and vehicles) in a city is essential for many applications, including city planning and management. This paper proposes a method for predicting future city-wide crowd flows by modeling the spatio-temporal patterns of historical crowd flows in fine-grained city-wide maps. We introduce a novel neural network named PArallel Spatio-Temporal Attention with spatial auto-correlation gating (PASTA) that effectively captures the irregular spatio-temporal patterns of fine-grained maps. The novel components in our approach include spatial auto-correlation gating, multi-scale residual block, and temporal attention gating module. The spatial auto-correlation gating employs the concept of spatial statistics to identify irregular spatial regions. The multi-scale residual block is responsible for handling multiple range spatial dependencies in the fine-grained map, and the temporal attention gating filters out irrelevant temporal information for the prediction. The experimental results demonstrate that our model outperforms other competing baselines, especially under challenging conditions that contain irregular spatial regions. We also provide a qualitative analysis to derive the critical time information where our model assigns high attention scores in prediction.
• Abstract（参考訳）: 都市における物体(例えば人間や車両)の移動パターンを理解することは、都市計画や管理を含む多くの応用に不可欠である。 本稿では, 都市全体地図における歴史的群集流の時空間パターンをモデル化し, 将来的な群集流の予測手法を提案する。 本研究では,空間自己相関ゲーティング(PASTA)を用いたPArallel Spatio-Temporal Attentionというニューラルネットワークを導入する。 提案手法の新たな構成要素は,空間的自己相関ゲーティング,マルチスケール残差ブロック,時間的注意ゲーティングモジュールである。 空間自己相関ゲーティングは、不規則な空間領域を特定するために空間統計の概念を用いる。 マルチスケール残差ブロックは細粒度マップにおける複数範囲の空間依存性を扱い、時間的注意ゲーティングは予測に関係のない時間的情報を除外する。 実験の結果,不規則な空間領域を含む困難条件下では,本モデルが他の競合するベースラインよりも優れていることが示された。 また,我々のモデルが予測に高い注意点を割り当てる臨界時間情報を導出するための定性的な分析も提供する。

関連論文リスト

• Spatial-temporal Forecasting for Regions without Observations [13.805203053973772]
  本研究では,歴史的観察を伴わない関心領域の時空間予測について検討した。 タスクに対してSTSMというモデルを提案する。 私たちの重要な洞察は、関心のある領域に類似している場所から学ぶことです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-19T06:26:05Z)
• PDFormer: Propagation Delay-Aware Dynamic Long-Range Transformer for Traffic Flow Prediction [78.05103666987655]
  空間時空間グラフニューラルネットワーク(GNN)モデルは、この問題を解決する最も有望な方法の1つである。 本稿では,交通流の正確な予測を行うために,遅延を意識した動的長距離トランスフォーマー(PDFormer)を提案する。 提案手法は,最先端の性能を達成するだけでなく,計算効率の競争力も発揮できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-19T08:42:40Z)
• TempSAL -- Uncovering Temporal Information for Deep Saliency Prediction [56.22339016797785]
  本稿では,逐次時間間隔でサリエンシマップを出力する新たなサリエンシ予測モデルを提案する。 提案手法は,学習した時間マップを組み合わせることで,サリエンシ予測を局所的に調整する。 私たちのコードはGitHubで公開されます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-05T22:10:16Z)
• Geo-Adaptive Deep Spatio-Temporal predictive modeling for human mobility [5.864710987890994]
  深部GA-vLSは、データが不規則なデータを扱うという課題に直面し、定形かつ規則的なテンソル形状のデータを仮定する。 本稿では,その再帰的メカニズムを維持しつつ,新たなデータ構造に基づくジオアウェアな学習操作を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-27T16:51:28Z)
• STAU: A SpatioTemporal-Aware Unit for Video Prediction and Beyond [78.129039340528]
  本稿では,映像予測などのための時間認識ユニット(STAU)を提案する。 我々のSTAUは、性能と効率の点で、全てのタスクにおける他のメソッドよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-20T13:42:51Z)
• Towards Spatio-Temporal Aware Traffic Time Series Forecasting--Full Version [37.09531298150374]
  同じ時系列パターンの複雑な時系列パターンが時間によって異なる可能性があるため、トラフィックシリーズの予測は困難である。 このような時間的モデルは、時間的位置と時間的期間に関わらず、共有パラメータ空間を使用し、時間的相関は場所間で類似しており、常に時間にわたって保持するわけではないと仮定する。 サブテンポラリモデルにICDを意識したモデルをエンコードするフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-29T16:44:56Z)
• STJLA: A Multi-Context Aware Spatio-Temporal Joint Linear Attention Network for Traffic Forecasting [7.232141271583618]
  非効率な時空間継手線形注意(SSTLA)と呼ばれる交通予測のための新しいディープラーニングモデルを提案する。 SSTLAは、全時間ノード間のグローバル依存を効率的に捉えるために、ジョイントグラフに線形注意を適用する。 実世界の2つの交通データセットであるイングランドとテンポラル7の実験は、我々のSTJLAが最先端のベースラインよりも9.83%と3.08%の精度でMAE測定を達成できることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-04T06:39:18Z)
• Spatio-Temporal Joint Graph Convolutional Networks for Traffic Forecasting [75.10017445699532]
  近年、時間グラフモデリング問題として交通予測の定式化に焦点が移っている。 本稿では,道路網における交通予測の精度向上のための新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-25T08:45:14Z)
• CaSPR: Learning Canonical Spatiotemporal Point Cloud Representations [72.4716073597902]
  本研究では,動的あるいは動いた物体の標準点クラウド表現を学習する手法を提案する。 本稿では, 形状再構成, カメラポーズ推定, 連続時間列再構成, 対応推定など, 様々な応用における本手法の有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-06T17:58:48Z)
• A Spatial-Temporal Attentive Network with Spatial Continuity for Trajectory Prediction [74.00750936752418]
  空間連続性をもつ空間時間減衰ネットワーク(STAN-SC)という新しいモデルを提案する。 まず、最も有用かつ重要な情報を探るために、空間的時間的注意機構を提示する。 第2に、生成軌道の空間的連続性を維持するために、シーケンスと瞬間状態情報に基づく共同特徴系列を実行する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-13T04:35:50Z)
• Interpretable Crowd Flow Prediction with Spatial-Temporal Self-Attention [16.49833154469825]
  群衆の流れを予測する最も難しい部分は、複雑な空間的・時間的依存関係を測定することである。 時空間表現全体を計算するためのST符号化ゲートを備えた時空間自己認識ネットワーク(STSAN)を提案する。 交通および移動データに関する実験結果から,提案手法はTaxi-NYCデータセット上でRMSEの流入と流出を16%減らし,8%減らすことを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-22T12:43:11Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。