CVPRFeb, 2020

Social-STGCNN：一种用于人类轨迹预测的社交时空图卷积神经网络

PDF
TL;DR本研究通过提出 Social-STGCNN 方法，并将交互建模为图形而避免聚合方法的使用，提高人类与自主车辆之间模型交互的时效及准确性，同时提高参数及推理速度，且即使训练数据量减少可仍得出表现优异的结果。
machine understandingpedestrian behaviorssocial-stgcnngraph convolutional neural networkinteraction modeling
发现论文，激发创造
  • SGCN：用于行人轨迹预测的稀疏图卷积网络

    本文提出了一种使用稀疏图卷积网络来进行行人轨迹预测的方法，其中用稀疏定向空间图来明确建模稀疏定向交互，用稀疏定向时间图来建模运动趋势，并通过融合两种稀疏图的方法估计轨迹预测的双高斯分布参数，实验结果表明，该方法在平均偏离误差和最终偏离误差上优于现有方法。

    Apr, 2021

  • GraphTCN: 人类轨迹预测的时空交互模型

    本研究提出了基于 CNN 的时空图形框架 GraphTCN，通过将空间交互作为社交图形进行建模，并使用修改的时间卷积网络来捕捉时空交互。实验结果证实，该模型在各种轨迹预测基准数据集上实现了更高的性能和更高的准确性。

    Mar, 2020

  • 学习多智能体轨迹预测的社会时空图

    为了准确预测人群中行人的轨迹，需一直考虑其与其他行人的社会 - 时间相互作用。我们提出了一种完整的、明确的捕捉并分析该信息的表示方法，即基于有向无环图的社会 - 时间图（STG）。利用 STGformer 模型，我们实现了端到端的流程，学习 STG 的结构用于轨迹预测，并在两个大规模基准数据集上取得了最先进的预测精度。统计数据表明，利用这种信息明确进行预测相对于仅使用轨迹的方法能够明显提高性能。

    Dec, 2023

  • 带有社交图网络的随机轨迹预测

    通过使用动态构建的有向社交图和时序随机方法与 LSTMs 结合的预测，并结合个人、社交特征为目标生成的代表，成功预测了行人轨迹，特别是在拥挤的场景中。

    Jul, 2019

  • 时空图卷积网络：用于交通预测的深度学习框架

    本文提出一个基于图卷积神经网络（STGCN）的深度学习框架来预测交通领域的时间序列问题，该模型可以更快地训练少量参数，通过建模多尺度交通网络，有效地捕捉了全面的时空相关性，并在各种真实世界的交通数据集上不断超越现有最先进的基线模型。

    Sep, 2017

  • 基于注意力的社交图变换网络用于随机轨迹预测

    提出了一种关注社交图转换网络的多模态轨迹预测方法，它结合了图卷积网络和 Transformer 网络，并通过生成稳定分辨率的伪图像来处理空时图，还设计了关注社交交互信息的模块。实验证明该模型在多个度量指标上最大限度地降低了位移误差，并显著减少碰撞的可能性，同时具备长时间预测的能力。

    Dec, 2023

  • 基于时空关注模型的情境感知行人轨迹预测

    本文提出了一种基于时空图的长短期记忆神经网络，用于在拥挤环境中预测行人的轨迹，考虑与场景中的静态和动态元素的交互，结果表明，相比于其他方法，本方法在人类轨迹预测方面能够将平均位移误差（ADE）和最终位移误差（FDE）分别降低高达 55％和 61％。

    Feb, 2019

  • 交通预测的时空交互动态图卷积网络

    提出了一种 STIDGCN 神经网络的拓扑交互动态图卷积模型，可以有效地进行交通预测，具有更好的性能。

    May, 2022

  • 基于时空图转换器网络的行人轨迹预测

    本研究提出使用关注机制进行轨迹预测的 STAR 模型，采用 TGConv 和临时 Transformer 模型，以及可读写的外部记忆模块，以实现复杂的时空交互并实现了 5 个真实世界的行人预测数据集的最新性能。

    May, 2020

  • 混合时空图卷积网络：利用导航数据改善交通预测

    提出一种混合时空图卷积网络 (H-STGCN) 用于交通预测，利用在线导航引擎获取即将到来的流量数据，并结合与时间相关的交通流量信息进行空间依赖的图卷积计算，实现对交通状况的预测。在现实数据上的实验表明，相比于现有方法，H-STGCN 在各种指标上均表现出色，尤其是对于非经常发生的拥堵的预测。

    Jun, 2020