I crowd scenarion, tillförlitlig bana förutsägelse av fotgängare kräver insiktsfull förståelse av deras sociala beteenden. Dessa beteenden har undersökts väl av massor av studier, medan det är svårt att uttrycka sig fullt ut genom hand-craft regler. Nya studier baserade på LSTM-nätverk har visat stor förmåga att lära sig sociala beteenden. Men många av dessa metoder är beroende av tidigare gömda stater, men ignorerar grannarnas viktiga nuvarande avsikter. För att ta itu med denna fråga föreslår vi en datadriven tillståndsförfiningsmodul för LSTM-nätverk (SR-LSTM), som aktiverar utnyttjandet av grannarnas nuvarande intention, och förfinar gemensamt och iterativt de nuvarande tillstånden för alla deltagare i publiken genom en mekanism för meddelandepassage. För att effektivt extrahera den sociala effekten av grannar, introducerar vi ytterligare en social-medveten information urvalsmekanism som består av en elementvis rörelse grind och en fotgängare vis uppmärksamhet för att välja användbart budskap från närliggande fotgängare. Experimentella resultat på två offentliga datauppsättningar, dvs. ETH och UCY, visa effektiviteten av våra föreslagna SR-LSTM och vi uppnå state-of-the-art resultat.
Zhang m.fl. REF föreslår en tillståndsförfiningsmodul för LSTM-nätverk som iterativt förfinar interaktionsmedvetna förutsägelser för alla fotgängare genom en mekanism för meddelandepassage.
SR-LSTM: State Refinement for LSTM Towards Pedestrian Trajectory Prediction
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}