I detta dokument föreslås ett nytt tillvägagångssätt för att förutsäga fotgängares rörelse som interagerar med andra. Det använder en Generative Adversarial Network (GAN) för att provocera rimliga förutsägelser för någon agent i scenen. Eftersom GAN är mycket känsliga för att läget kollapsar och sjunker, visar vi att den nyligen föreslagna Info-GAN möjliggör dramatiska förbättringar i multimodala fotgängarbana förutsägelser för att undvika dessa frågor. Vi utelämnade också L2-förlust i utbildning av generatorn, till skillnad från vissa tidigare arbeten, eftersom det orsakar allvarliga läge kollapsar men snabbare konvergens. Vi visar genom experiment på verkliga och syntetiska data att den föreslagna metoden leder till att generera fler olika prover och att bevara den prediktiva fördelningens lägen. I synnerhet, för att bevisa detta påstående, har vi utformat ett leksaksexempel datauppsättning av banor som kan användas för att bedöma prestandan hos olika metoder för att bevara de prediktiva distributionslägen.
Amirian m.fl. REF använder en InfoGAN för fotgängarrörelse förutsägelse för att undvika läge kollaps.
Social Ways: Learning Multi-Modal Distributions of Pedestrian Trajectories with GANs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}