論文の概要: GSGFormer: Generative Social Graph Transformer for Multimodal Pedestrian Trajectory Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04479v1
• Date: Thu, 7 Dec 2023 17:53:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-08 14:00:21.628026
• Title: GSGFormer: Generative Social Graph Transformer for Multimodal Pedestrian Trajectory Prediction
• Title（参考訳）: GSGFormer:マルチモーダル歩行者軌道予測のためのソーシャルグラフ変換器
• Authors: Zhongchang Luo, Marion Robin and Pavan Vasishta
• Abstract要約: GSGFormerは、歩行者の軌跡を予測する革新的な生成モデルである。 我々は、歩行者、セマンティックマップ、潜在的目的地間の相互作用を捉えるために、異種グラフニューラルネットワークを組み込んだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Pedestrian trajectory prediction, vital for selfdriving cars and socially-aware robots, is complicated due to intricate interactions between pedestrians, their environment, and other Vulnerable Road Users. This paper presents GSGFormer, an innovative generative model adept at predicting pedestrian trajectories by considering these complex interactions and offering a plethora of potential modal behaviors. We incorporate a heterogeneous graph neural network to capture interactions between pedestrians, semantic maps, and potential destinations. The Transformer module extracts temporal features, while our novel CVAE-Residual-GMM module promotes diverse behavioral modality generation. Through evaluations on multiple public datasets, GSGFormer not only outperforms leading methods with ample data but also remains competitive when data is limited.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車や社会的に認識されたロボットにとって不可欠な歩行者軌道予測は、歩行者、環境、および他の脆弱な道路利用者との複雑な相互作用のために複雑である。 本稿では,これらの複雑な相互作用を考慮し,歩行者の軌跡予測に適した革新的な生成モデルgsgformerを提案する。 歩行者、セマンティックマップ、潜在的目的地間の相互作用を捉えるために、異種グラフニューラルネットワークを組み込んだ。 Transformerモジュールは時間的特徴を抽出し,新しいCVAE-Residual-GMMモジュールは多様な行動モダリティ生成を促進する。 複数の公開データセットの評価を通じて、GSGFormerは、リードメソッドを十分なデータで上回るだけでなく、データが制限された場合でも競争力を維持する。

関連論文リスト

• Multi-Transmotion: Pre-trained Model for Human Motion Prediction [68.87010221355223]
  マルチトランスモーション(Multi-Transmotion)は、モダリティ事前トレーニング用に設計された革新的なトランスフォーマーベースのモデルである。 提案手法は,下流タスクにおける各種データセット間の競合性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-04T23:15:21Z)
• Planning with Adaptive World Models for Autonomous Driving [50.4439896514353]
  運動プランナー(MP)は複雑な都市環境における安全なナビゲーションに不可欠である。 最近リリースされたMPベンチマークであるnuPlanは、クローズドループシミュレーションロジックで現実世界の駆動ログを拡張することで、この制限に対処している。 本稿では,モデル予測制御(MPC)ベースのプランナであるAdaptiveDriverを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-15T18:53:45Z)
• SocialFormer: Social Interaction Modeling with Edge-enhanced Heterogeneous Graph Transformers for Trajectory Prediction [3.733790302392792]
  SocialFormerはエージェント間相互作用を意識した軌道予測手法である。 本稿では,エージェント動作の時間的社会的挙動をモデル化するために,ゲートリカレント単位(GRU)に基づくテンポラルエンコーダを提案する。 一般的なnuScenesベンチマークの軌道予測タスクとしてSocialFormerを評価し,最先端の性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-06T19:47:23Z)
• PedFormer: Pedestrian Behavior Prediction via Cross-Modal Attention Modulation and Gated Multitask Learning [10.812772606528172]
  本研究では,エゴ中心の視点から,歩行者の将来の軌跡や横断行動を予測するために,異なるデータモダリティに依存する新しい枠組みを提案する。 本モデルでは, トラジェクトリとアクション予測の精度を, それぞれ22%, 13%向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-14T15:12:00Z)
• Safety-compliant Generative Adversarial Networks for Human Trajectory Forecasting [95.82600221180415]
  群衆における人間予測は、社会的相互作用をモデル化し、衝突のないマルチモーダル分布を出力するという課題を提示する。 SGANv2は、動き時間相互作用モデリングと変圧器に基づく識別器設計を備えた安全に配慮したSGANアーキテクチャである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-25T15:18:56Z)
• Conditioned Human Trajectory Prediction using Iterative Attention Blocks [70.36888514074022]
  本研究では,都市環境における歩行者位置予測を目的とした,簡易かつ効果的な歩行者軌道予測モデルを提案する。 我々のモデルは、複数のアテンションブロックとトランスフォーマーを反復的に実行できるニューラルネットワークアーキテクチャである。 ソーシャルマスク, 動的モデル, ソーシャルプーリング層, 複雑なグラフのような構造を明示的に導入することなく, SoTAモデルと同等の結果が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-29T07:49:48Z)
• Pedestrian Stop and Go Forecasting with Hybrid Feature Fusion [87.77727495366702]
  歩行者の立ち止まりと予測の新たな課題を紹介します。 都市交通における歩行者の立ち寄り行動を明示的に研究するためのベンチマークであるTransをリリースする。 歩行者の歩行動作に注釈を付けたいくつかの既存のデータセットから構築し、さまざまなシナリオや行動を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-04T18:39:31Z)
• Pedestrian Trajectory Prediction via Spatial Interaction Transformer Network [7.150832716115448]
  交通現場では、来るべき人々と出会うと、歩行者は突然回転したり、すぐに止まることがある。 このような予測不可能な軌道を予測するために、歩行者間の相互作用についての洞察を得ることができる。 本稿では,歩行者軌跡の相関関係を注意機構を用いて学習する空間的相互作用変換器(SIT)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-13T13:08:04Z)
• SGCN:Sparse Graph Convolution Network for Pedestrian Trajectory Prediction [64.16212996247943]
  歩行者軌道予測のためのスパースグラフ畳み込みネットワーク(SGCN)を提案する。 具体的には、SGCNはスパース指向の相互作用をスパース指向の空間グラフと明確にモデル化し、適応的な相互作用歩行者を捉える。 可視化は,歩行者の適応的相互作用とその運動特性を捉えることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-04T03:17:42Z)
• Probabilistic Crowd GAN: Multimodal Pedestrian Trajectory Prediction using a Graph Vehicle-Pedestrian Attention Network [12.070251470948772]
  本稿では,確率的集団GANが確率的マルチモーダル予測をどうやって生成できるかを示す。 ソーシャルインタラクションをモデル化するグラフ車両歩行者注意ネットワーク(GVAT)も提案する。 本研究では,軌道予測手法の既存の状況の改善を実証し,集団間相互作用の真のマルチモーダル性と不確実性を直接モデル化する方法について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-23T11:25:16Z)
• Trajectron++: Dynamically-Feasible Trajectory Forecasting With Heterogeneous Data [37.176411554794214]
  人間の動きに関する推論は、安全で社会的に認識されたロボットナビゲーションにとって重要な前提条件である。 我々は,多種多様なエージェントの軌道を予測できるモジュール型グラフ構造化リカレントモデルであるTrajectron++を提案する。 実世界の軌道予測データセットにおいて,その性能を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-09T16:47:17Z)

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。