ECCVJul, 2022

基于动作的对比学习用于轨迹预测

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TL;DR本文研究车辆自主驾驶等人机交互场景下，预测第一视角的跟随摄像头采集到的行人轨迹，提出一种基于行人行为的对比学习损失、采样策略，辅以 CVAE 生成附加样本，将该对比框架与轨迹预测模型集成可显著提高模型预测效果，在多个基准测试中超过当前最先进的方法。
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发现论文，激发创造
  • TrACT: 一种对训练动态敏感的对比学习框架，用于长尾轨迹预测

    自动驾驶的安全性需要准确预测道路用户未来轨迹以进行安全运动规划，在具有挑战性的条件下尤为重要。本文提出了一种在原型对比学习框架中将更丰富的培训动态信息纳入其中的方法，并在两个大规模自然数据集上进行了实证评估，证明了该方法在改善长尾样本准确性和场景符合性方面达到了最先进的性能。

    Apr, 2024

  • 学习行人动作以确保安全自动驾驶

    研究 AV 预测行人短期和即时行为的不足，提出了一种基于 TF-ed 架构的新型多任务序列到序列解码器，用于只使用自车摄像机观测作为输入的行人动作和轨迹预测。在公开可用的 JAAD 数据集、CARLA 仿真数据以及校园实时无人驾驶班车数据上评估该方法，结果显示该方法在 JAAD 测试数据上的行为预测任务准确率为 81％，优于 LSTM-ed 7.4％，然而 LSTM 的姊妹机在长度为 25 帧的预测序列任务中表现更好。

    May, 2023

  • SocialCVAE: 通过交互条件化潜变量预测行人轨迹

    本文提出了一种应用社交条件变分自动编码器（SocialCVAE）来预测行人轨迹的方法，该方法利用条件变分自动编码器（CVAE）来探索人类运动决策中的行为不确定性，通过使用基于能量的相互作用模型生成交互能量图，提高了行人轨迹预测的准确性。

    Feb, 2024

  • 基于 3D 人体关键点的行人过街动作识别和轨迹预测

    提出了一个基于多任务学习的框架来识别行人穿越行为并预测其未来轨迹，利用从原始传感器数据提取出来的人体关键点来捕捉丰富的人体姿态和活动信息，同时引入辅助任务和对比学习以提高所学习人体关键点表达式的性能表现。在大规模内部数据集和公共基准数据集上进行验证，证明了该方法在多种评估指标上实现了最先进的性能。

    Jun, 2023

  • 卷积神经网络用于轨迹预测

    本文提出了一种卷积神经网络（CNN）人类轨迹预测方法，相比于当前的方法更加快速但仍保持具有竞争力的结果，这对于共享人类环境的自主机器人与人类之间的精确和高效互动至关重要。

    Sep, 2018

  • 用卷积神经网络预测行人轨迹

    本文提出了一种新的基于 2D 卷积模型的行人轨迹预测方法，采用了高效的数据表示和强大的数据增强技术，在 ETH 和 TrajNet 数据集上实现了最优结果。另外，对于以前用于建模社交信息的占据方法进行了实验性探究，并得出这些方法无法捕捉社交交互的经验结论。

    Oct, 2020

  • 基于知识感知的图形转换器用于行人轨迹预测

    该论文提出了一个图变换器结构来改进预测性能，捕捉数据集中不同场所和情景之间的差异，并设计了一种自注意机制和域适应模块来提高模型的泛化能力。此外，还引入了一种考虑跨数据集序列的额外指标用于训练和性能评估目的。使用 ETH 和 UCY 等流行的公共数据集验证和比较了所提出的框架，实验结果表明了我们提出的方案的改进性能。

    Jan, 2024

  • 通过反事实分析进行人类轨迹预测

    探究对策性分析在人类轨迹预测中的应用，并构建因果图分析历史轨迹与未来轨迹以及环境交互之间的关系，并对轨迹进行反事实干预以减轻环境偏差带来的负面影响，从而取得了公共行人轨迹预测基准测试的最佳结果。

    Jul, 2021

  • 基于视觉模型的行人动作预测分析

    本文研究如何利用图像信息来预测行人的行为，提出了几种基于 CNN 和 Transformer 的时空模型，分析了这些模型的预测结果的可解释性，强调在行人行为预测问题中可解释性的重要性。

    May, 2023

  • Social NCE: 社交感知运动表征的对比学习

    本研究采用自我监督技术，构造负样本来改进神经网络学习的运动表示，在多智能体问题中有效预测人体运动和机器人导航，该方法能够在轨迹预测、行为克隆和强化学习算法中显著降低碰撞率，优于现有方法。

    Dec, 2020