論文の概要: Hyper-STTN: Hypergraph Augmented Spatial-Temporal Transformer Network for Trajectory Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06344v3
• Date: Sat, 11 Oct 2025 18:05:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:29.462624
• Title: Hyper-STTN: Hypergraph Augmented Spatial-Temporal Transformer Network for Trajectory Prediction
• Title（参考訳）: Hyper-STTN:ハイパーグラフ拡張時空間変圧器ネットワークによる軌道予測
• Authors: Weizheng Wang, Baijian Yang, Sungeun Hong, Wenhai Sun, Byung-Cheol Min,
• Abstract要約: 本稿では,ハイパーグラフを用いた空間時間変換ネットワークHyper-STTNを提案する。 並行して、空間時間変換器を用いて、空間次元と時間次元をまたいだ歩行者のペアワイズ遅延相互作用を学習する。 公共の歩行者運動データセットの実験では、Hyper-STTNは最先端のベースラインやアブレーションモデルよりも一貫して優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.213895814471144
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predicting crowd intentions and trajectories is critical for a range of real-world applications, involving social robotics and autonomous driving. Accurately modeling such behavior remains challenging due to the complexity of pairwise spatial-temporal interactions and the heterogeneous influence of groupwise dynamics. To address these challenges, we propose Hyper-STTN, a Hypergraph-based Spatial-Temporal Transformer Network for crowd trajectory prediction. Hyper-STTN constructs multiscale hypergraphs of varying group sizes to model groupwise correlations, captured through spectral hypergraph convolution based on random-walk probabilities. In parallel, a spatial-temporal transformer is employed to learn pedestrians' pairwise latent interactions across spatial and temporal dimensions. These heterogeneous groupwise and pairwise features are subsequently fused and aligned via a multimodal transformer. Extensive experiments on public pedestrian motion datasets demonstrate that Hyper-STTN consistently outperforms state-of-the-art baselines and ablation models.
• Abstract（参考訳）: 群衆の意図や軌道の予測は、社会ロボティクスや自律運転を含む、さまざまな現実世界の応用に不可欠である。 このような挙動を正確にモデル化することは、対方向の時空間相互作用の複雑さと群方向力学の不均一な影響により、依然として困難である。 これらの課題に対処するために,ハイパーグラフを用いた時空間変圧器ネットワークHyper-STTNを提案する。 Hyper-STTNは、ランダムウォーク確率に基づくスペクトルハイパーグラフ畳み込みによって得られたグループワイズ相関をモデル化するために、様々なグループサイズのマルチスケールハイパーグラフを構築する。 並行して、空間時間変換器を用いて、空間次元と時間次元をまたいだ歩行者のペアワイズ遅延相互作用を学習する。 これらの不均一なグループワイドおよびペアワイドの特徴は、後に融合され、マルチモーダル変換器を介して整列される。 公共歩行者の動きデータセットに関する大規模な実験は、Hyper-STTNが最先端のベースラインとアブレーションモデルより一貫して優れていることを示した。

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