Fugu-MT 論文翻訳(概要): DBHP: Trajectory Imputation in Multi-Agent Sports Using Derivative-Based Hybrid Prediction

論文の概要: DBHP: Trajectory Imputation in Multi-Agent Sports Using Derivative-Based Hybrid Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10878v2
Date: Fri, 23 Aug 2024 01:27:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-26 17:10:58.736538
Title: DBHP: Trajectory Imputation in Multi-Agent Sports Using Derivative-Based Hybrid Prediction
Title（参考訳）: DBHP:派生型ハイブリッド予測を用いた多エージェントスポーツにおける軌道インパテーション
Authors: Hanjun Choi, Hyunsung Kim, Minho Lee, Chang-Jo Kim, Jinsung Yoon, Sang-Ki Ko,
Abstract要約: 本稿では,複数のエージェントの欠落した軌跡を効果的に説明できるDBHP(デリバティブベースハイブリッド予測)フレームワークを提案する。我々のフレームワークは既存の計算基準を著しく上回っている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.634603536233975
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Many spatiotemporal domains handle multi-agent trajectory data, but in real-world scenarios, collected trajectory data are often partially missing due to various reasons. While existing approaches demonstrate good performance in trajectory imputation, they face challenges in capturing the complex dynamics and interactions between agents due to a lack of physical constraints that govern realistic trajectories, leading to suboptimal results. To address this issue, the paper proposes a Derivative-Based Hybrid Prediction (DBHP) framework that can effectively impute multiple agents' missing trajectories. First, a neural network equipped with Set Transformers produces a naive prediction of missing trajectories while satisfying the permutation-equivariance in terms of the order of input agents. Then, the framework makes alternative predictions leveraging velocity and acceleration information and combines all the predictions with properly determined weights to provide final imputed trajectories. In this way, our proposed framework not only accurately predicts position, velocity, and acceleration values but also enforces the physical relationship between them, eventually improving both the accuracy and naturalness of the predicted trajectories. Accordingly, the experiment results about imputing player trajectories in team sports show that our framework significantly outperforms existing imputation baselines.
Abstract（参考訳）: 多くの時空間領域はマルチエージェント軌道データを扱うが、現実のシナリオでは、収集された軌道データは様々な理由により部分的に欠落することが多い。既存の手法は軌道計算において優れた性能を示すが、現実的な軌道を統治する物理的制約の欠如によりエージェント間の複雑な力学や相互作用を捉えることの難しさに直面する。この問題に対処するために,複数エージェントの欠落した軌跡を効果的に説明できるDBHPフレームワークを提案する。第一に、Set Transformersを備えたニューラルネットワークは、入力エージェントの順序の順で置換等価性を満足しつつ、損失軌跡の単純予測を生成する。そして、このフレームワークは速度と加速度情報を利用した代替予測を行い、全ての予測と適切に決定された重みを組み合わせ、最終的なインプット軌道を提供する。このようにして、提案するフレームワークは位置、速度、加速度の値を正確に予測するだけでなく、それらの物理的関係を強制し、最終的に予測された軌道の精度と自然性の両方を改善する。そこで,チームスポーツにおける打楽器の軌跡に関する実験結果から,我々の枠組みは既存の打楽器のベースラインを大きく上回っていることがわかった。

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