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。

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