Vi introducerar ett Deep Stochastic IOC 1 RNN Encoderdecoder framework, DESIRE, för uppgiften att framtida förutsägelser av flera interagerande agenter i dynamiska scener. DESIRE förutspår effektivt framtida platser av objekt i flera scener av 1) redogöra för den multimodala karaktären av den framtida förutsägelsen (dvs., med tanke på samma sammanhang, kan framtiden variera), 2) förutse potentiella framtida resultat och göra en strategisk förutsägelse baserad på det, och 3) resonemang inte bara från tidigare rörelsehistoria, men också från scenen sammanhang samt interaktioner mellan agenter. DESIRE uppnår dessa i en enda end-to-end trainingable neural nätverksmodell, samtidigt som den är beräkningseffektiv. Modellen får först en mängd olika hypotetiska framtida förutsägelser som använder en villkorlig variationsfri autoenkoder, som rangordnas och förfinas av följande RNN scoring-regression modul. Urval görs genom redovisning av ackumulerade framtida belöningar, vilket möjliggör bättre långsiktiga strategiska beslut som liknar IOC:s ramar. En RNN scen kontext fusion modul fångar gemensamt tidigare rörelse historia, den semantiska scenen sammanhang och interaktioner mellan flera agenter. En feedback mekanism itererar över rankningen och förfining för att ytterligare öka förutsägelsen noggrannhet. Vi utvärderar vår modell på två allmänt tillgängliga dataset: KITTI och Stanford Drone Dataset. Våra experiment visar att den föreslagna modellen avsevärt förbättrar prediktionsnoggrannheten jämfört med andra basmetoder.
REF förutsäger framtida banor för att interagera objekt i ett körscenario.
DESIRE: Distant Future Prediction in Dynamic Scenes with Interacting Agents
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}