論文の概要: MART: MultiscAle Relational Transformer Networks for Multi-agent Trajectory Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21635v1
- Date: Wed, 31 Jul 2024 14:31:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-01 17:52:02.741730
- Title: MART: MultiscAle Relational Transformer Networks for Multi-agent Trajectory Prediction
- Title（参考訳）: MART:Multi-Adnt Trajectory PredictionのためのMulti-Scleリレーショナルトランスネットワーク
- Authors: Seongju Lee, Junseok Lee, Yeonguk Yu, Taeri Kim, Kyoobin Lee,
- Abstract要約: マルチエージェント軌道予測のためのMultiplescleimat Transformer (MART) ネットワークを提案する。
MARTは、変圧器機械の個人およびグループ動作を考えるためのハイパーグラフトランスフォーマーアーキテクチャである。
さらに,実環境における複雑なグループ関係の推論を目的としたAdaptive Group Estor (AGE)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.8919870666241945
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Multi-agent trajectory prediction is crucial to autonomous driving and understanding the surrounding environment. Learning-based approaches for multi-agent trajectory prediction, such as primarily relying on graph neural networks, graph transformers, and hypergraph neural networks, have demonstrated outstanding performance on real-world datasets in recent years. However, the hypergraph transformer-based method for trajectory prediction is yet to be explored. Therefore, we present a MultiscAle Relational Transformer (MART) network for multi-agent trajectory prediction. MART is a hypergraph transformer architecture to consider individual and group behaviors in transformer machinery. The core module of MART is the encoder, which comprises a Pair-wise Relational Transformer (PRT) and a Hyper Relational Transformer (HRT). The encoder extends the capabilities of a relational transformer by introducing HRT, which integrates hyperedge features into the transformer mechanism, promoting attention weights to focus on group-wise relations. In addition, we propose an Adaptive Group Estimator (AGE) designed to infer complex group relations in real-world environments. Extensive experiments on three real-world datasets (NBA, SDD, and ETH-UCY) demonstrate that our method achieves state-of-the-art performance, enhancing ADE/FDE by 3.9%/11.8% on the NBA dataset. Code is available at https://github.com/gist-ailab/MART.
- Abstract（参考訳）: マルチエージェント軌道予測は、自動運転と周囲環境の理解に不可欠である。
グラフニューラルネットワーク、グラフトランスフォーマー、ハイパーグラフニューラルネットワークなど、マルチエージェントの軌道予測のための学習ベースのアプローチは、近年、実世界のデータセットで顕著なパフォーマンスを示している。
しかし、軌跡予測のためのハイパーグラフ変換器を用いた手法はまだ検討されていない。
そこで我々はマルチエージェント軌道予測のためのMultiscAle Relational Transformer (MART) ネットワークを提案する。
MARTは、変圧器機械の個人およびグループ動作を考えるためのハイパーグラフトランスフォーマーアーキテクチャである。
MARTのコアモジュールはエンコーダであり、Pair-wise Relational Transformer (PRT)とHyper Relational Transformer (HRT)で構成されている。
エンコーダは、ハイパーエッジ機能をトランス機構に統合するHRTを導入し、グループワイド関係に焦点を合わせるための注意重み付けを促進することで、リレーショナルトランスフォーマの機能を拡張する。
さらに,実環境における複雑なグループ関係の推測を目的とした適応型グループ推定器 (AGE) を提案する。
NBA, SDD, ETH-UCYの3つの実世界のデータセットに対する大規模な実験により, NBAデータセットのADE/FDEを3.9%/11.8%向上させることができた。
コードはhttps://github.com/gist-ailab/MARTで入手できる。
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