Fugu-MT 論文翻訳(概要): SocialCVAE: Predicting Pedestrian Trajectory via Interaction Conditioned Latents

論文の概要: SocialCVAE: Predicting Pedestrian Trajectory via Interaction Conditioned Latents

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17339v1
Date: Tue, 27 Feb 2024 09:13:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-28 17:02:45.558810
Title: SocialCVAE: Predicting Pedestrian Trajectory via Interaction Conditioned Latents
Title（参考訳）: SocialCVAE:相互作用条件付き潜伏剤による歩行者軌道予測
Authors: Wei Xiang, Haoteng Yin, He Wang, Xiaogang Jin
Abstract要約: 本研究では,歩行者軌跡予測のための社会条件変分オートエンコーダ(SocialCVAE)を提案する。 SocialCVAEは、社会的に説明可能な相互作用エネルギーマップを利用して、社会的に合理的な動きランダム性を学ぶ。 25のシーンを含む2つの公開ベンチマーク実験の結果、SocialCVAEは最先端の手法と比較して予測精度を著しく向上することが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 26.78995672139931
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Pedestrian trajectory prediction is the key technology in many applications for providing insights into human behavior and anticipating human future motions. Most existing empirical models are explicitly formulated by observed human behaviors using explicable mathematical terms with a deterministic nature, while recent work has focused on developing hybrid models combined with learning-based techniques for powerful expressiveness while maintaining explainability. However, the deterministic nature of the learned steering behaviors from the empirical models limits the models' practical performance. To address this issue, this work proposes the social conditional variational autoencoder (SocialCVAE) for predicting pedestrian trajectories, which employs a CVAE to explore behavioral uncertainty in human motion decisions. SocialCVAE learns socially reasonable motion randomness by utilizing a socially explainable interaction energy map as the CVAE's condition, which illustrates the future occupancy of each pedestrian's local neighborhood area. The energy map is generated using an energy-based interaction model, which anticipates the energy cost (i.e., repulsion intensity) of pedestrians' interactions with neighbors. Experimental results on two public benchmarks including 25 scenes demonstrate that SocialCVAE significantly improves prediction accuracy compared with the state-of-the-art methods, with up to 16.85% improvement in Average Displacement Error (ADE) and 69.18% improvement in Final Displacement Error (FDE).
Abstract（参考訳）: 歩行者の軌道予測は、人間の行動に関する洞察を与え、将来の動きを予測するための多くの応用において重要な技術である。既存の経験モデルの多くは、説明可能性を維持しながら、強力な表現力の学習に基づく技術と組み合わせたハイブリッドモデルの開発に重点を置いている。しかしながら、経験モデルから学習された操舵行動の決定論的性質は、モデルの実用的性能を制限する。本研究は,人的行動決定における行動の不確実性を探るため,CVAEを用いた歩行者軌道予測のための社会条件変分オートエンコーダ(SocialCVAE)を提案する。ソーシャルCVAEは、社会的に説明可能な相互作用エネルギーマップをCVAEの状態として利用することにより、社会的に合理的な動作ランダム性を学ぶ。エネルギーマップは、歩行者と隣人の相互作用のエネルギーコスト(すなわち反発強度)を予測するエネルギーベース相互作用モデルを用いて生成される。 25のシーンを含む2つの公開ベンチマーク実験の結果、SocialCVAEは最先端の手法と比較して予測精度を著しく改善し、平均変位誤差(ADE)は16.85%、最終変位誤差(FDE)は69.18%改善した。

関連論文リスト

A Cognitive-Based Trajectory Prediction Approach for Autonomous Driving [21.130543517747995]
本稿では,教師による知識蒸留の枠組みを取り入れたHuman-Like Trajectory Prediction (H)モデルを提案する。教師」モデルは人間の脳、特に後頭葉と側頭葉の機能の視覚的処理を模倣する。学生」モデルはリアルタイムのインタラクションと意思決定に焦点を合わせ、正確な予測のために重要な知覚的手がかりを捉えます。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-29T15:22:26Z)
Multi-Agent Dynamic Relational Reasoning for Social Robot Navigation [50.01551945190676]
社会ロボットナビゲーションは、日常生活の様々な状況において有用であるが、安全な人間とロボットの相互作用と効率的な軌道計画が必要である。本稿では, 動的に進化する関係構造を明示的に推論した系統的関係推論手法を提案する。マルチエージェント軌道予測とソーシャルロボットナビゲーションの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-22T18:58:22Z)
Interpretable Goal-Based model for Vehicle Trajectory Prediction in Interactive Scenarios [4.1665957033942105]
自動車とその周囲の社会的相互作用は、自動運転における道路安全にとって重要である。対話型環境における車両軌道予測のためのニューラルネットワークモデルを提案する。我々は、InterActionデータセットを用いてモデルを実装し、評価し、提案したアーキテクチャの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-08T15:00:12Z)
A Neural Active Inference Model of Perceptual-Motor Learning [62.39667564455059]
アクティブ推論フレームワーク(英: active inference framework、AIF)は、現代の神経科学を基盤とした、有望な新しい計算フレームワークである。本研究では,ヒトの視覚行動指導において,AIFが期待する役割を捉える能力をテストする。本稿では,多次元世界状態から自由エネルギーの一次元分布にマッピングする先行関数の新たな定式化について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-16T20:00:38Z)
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)
SocialVAE: Human Trajectory Prediction using Timewise Latents [4.640835690336652]
SocialVAEは、後部ニューラルネットワークを利用して予測を行う、時間的に変化するオートエンコーダアーキテクチャである。そこで,SocialVAEは,現在最先端の歩行者軌道予測ベンチマークを改善していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-15T19:14:33Z)
SFMGNet: A Physics-based Neural Network To Predict Pedestrian Trajectories [2.862893981836593]
本稿では,歩行者の軌跡を予測する物理に基づくニューラルネットワークを提案する。我々は、現実的な予測、予測性能、および「解釈可能性」に関するモデルを定量的に質的に評価する。最初の結果は、合成データセットでのみ訓練されたモデルであっても、最先端の精度よりも現実的で解釈可能な軌道を予測できることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-06T14:58:09Z)
Probabilistic Human Motion Prediction via A Bayesian Neural Network [71.16277790708529]
本稿では,人間の動作予測のための確率モデルを提案する。我々のモデルは、観測された動きシーケンスが与えられたときに、いくつかの将来の動きを生成することができる。我々は、大規模ベンチマークデータセットHuman3.6mに対して、我々のアプローチを広範囲に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-14T09:05:33Z)
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)
Prediction by Anticipation: An Action-Conditional Prediction Method based on Interaction Learning [23.321627835039934]
潜在確率的生成過程の観点から相互作用を観察する予測による予測を提案する。このビューでは、連続データフレームをアクション条件分布から順次サンプルに分解することができる。提案する予測モデルである変分ベイズ型は,この条件分布のエビデンス下限 (elbo) を最大化するために訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-25T01:39:26Z)
Human Trajectory Forecasting in Crowds: A Deep Learning Perspective [89.4600982169]
本稿では,既存の深層学習に基づくソーシャルインタラクションのモデル化手法について詳細に分析する。本稿では、これらの社会的相互作用を効果的に捉えるための知識に基づく2つのデータ駆動手法を提案する。我々は,人間の軌道予測分野において,重要かつ欠落したコンポーネントであるTrajNet++を大規模に開発する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-07T17:19:56Z)

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。