Abstrakt. Vi presenterar en tolkningsbar ram för vägprognoser som utnyttjar beroenden mellan agenters beteenden och deras rumsliga navigeringsmiljö. Vi utnyttjar två informationskällor: den tidigare rörelsebanan för agenten av intresse och en bred top-view bild av navigeringsscenen. Vi föreslår en Clarirvoyant Attentive Recurrent Network (CAR-Net) som lär sig var man ska titta i en stor bild av scenen när man löser uppgiften sökväg förutsägelse. Vår metod kan ta hand om alla områden, eller en kombination av områden, inom den råa bilden (t.ex. vägkorsningar) när man förutser agentens bana. Detta gör att vi kan visualisera finkorniga semantiska element i navigeringsscener som påverkar förutsägelsen av banor. För att studera rymdens påverkan på agenters banor, bygger vi en ny datauppsättning gjord av top-view bilder av hundratals scener (Formula One racingbanor) där agenters beteenden är starkt påverkade av kända områden i bilderna (t.ex., kommande svängar). CAR-Net deltar framgångsrikt i dessa framträdande regioner. Dessutom når CAR-Net toppmodern noggrannhet på standardriktmärket för prognostisering av banan, Stanford Drone Dataset (SDD). Slutligen visar vi CAR-Nets förmåga att generalisera till osynliga scener.
I REF använder författarna scensemantik och den tidigare rörelsebanan för att förutsäga framtida banor.
CAR-Net: Clairvoyant Attentive Recurrent Network
{'venue': 'ECCV 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}