論文の概要: Social Motion Prediction with Cognitive Hierarchies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04726v1
• Date: Wed, 8 Nov 2023 14:51:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-09 15:35:22.683392
• Title: Social Motion Prediction with Cognitive Hierarchies
• Title（参考訳）: 認知階層を用いた社会運動予測
• Authors: Wentao Zhu, Jason Qin, Yuke Lou, Hang Ye, Xiaoxuan Ma, Hai Ci, Yizhou Wang
• Abstract要約: 我々は新しいベンチマーク、新しい定式化、認知に触発されたフレームワークを紹介する。 We present Wusi, a 3D multi-person motion data under the context of team sports。 戦略的社会的相互作用を予測するための認知階層構造を構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.71780279070757
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Humans exhibit a remarkable capacity for anticipating the actions of others and planning their own actions accordingly. In this study, we strive to replicate this ability by addressing the social motion prediction problem. We introduce a new benchmark, a novel formulation, and a cognition-inspired framework. We present Wusi, a 3D multi-person motion dataset under the context of team sports, which features intense and strategic human interactions and diverse pose distributions. By reformulating the problem from a multi-agent reinforcement learning perspective, we incorporate behavioral cloning and generative adversarial imitation learning to boost learning efficiency and generalization. Furthermore, we take into account the cognitive aspects of the human social action planning process and develop a cognitive hierarchy framework to predict strategic human social interactions. We conduct comprehensive experiments to validate the effectiveness of our proposed dataset and approach. Code and data are available at https://walter0807.github.io/Social-CH/.
• Abstract（参考訳）: 人間は、他人の行動を予想し、それに応じて自分の行動を計画する能力を示す。 本研究では,社会運動予測問題に対処して,この能力の再現に努める。 我々は,新しいベンチマーク,新しい定式化,認知に触発されたフレームワークを紹介する。 We present Wusi, a 3D multi-person motion data under the context of team sports, which feature with intense and strategic human interaction and various pose distributions。 マルチエージェント強化学習の観点から問題を再構成することにより,学習効率と一般化を促進するために行動クローニングと生成的敵意模倣学習を組み込む。 さらに,人間の社会的行動計画過程の認知的側面を考慮し,戦略的社会的相互作用を予測する認知階層フレームワークの開発を行った。 提案したデータセットとアプローチの有効性を検証するための総合的な実験を行う。 コードとデータはhttps://walter0807.github.io/social-ch/で入手できる。

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