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pedestrian trajectories
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CCF: 人行轨迹预测的交叉校正框架
我们提出了一种新颖的交叉校正框架(CCF),用于更好地学习行人轨迹的时空表示,该框架由两个轨迹预测模型组成,经过交叉校正损失和轨迹预测损失的训练,通过相互校正机制来改进其底层轨迹表示。
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a month ago
GBD-TS:基于树采样算法的目标导向行人轨迹预测与扩散
使用 GBD-TS 方法,基于扩散网络和目标预测,预测行人的多模态轨迹,并通过通用特征的树采样算法大幅减少推理时间,实现了实时推断并取得了最先进的性能。
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7 months ago
社交圈:学习基于角度的社交互动表示用于行人轨迹预测
使用 SocialCircle 方法可以提高行人轨迹预测性能,并更好地考虑社交交互,与人类直觉一致。
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9 months ago
CVPR
通过引导轨迹扩散控制行人动画的追踪与节奏
利用引导扩散建模,实现自定义目标和环境因素下的真实行人轨迹和全身动画控制,并提出利用 RL 训练的价值函数指导扩散生成更适合特殊场景的轨迹。
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a year ago
AAAI
SFMGNet:基于物理学的神经网络预测行人轨迹
研究使用基于物理的神经网络(结合社会力量模型和多层感知器)来预测人类行人的运动轨迹,并取得了良好的预测效果和解释性。
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2 years ago
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