文献 Sun L , Yan Z , Mellado S M , et al. 3DOF Pedestrian Trajectory Prediction Learned from Long-Term Autonomous Mobile Robot Deployment Data[J]. 2017. 概览 文章所提出的模型基于LSTM框架,旨在预测行人的姿态信息(位置坐标和朝向).就模型本身而言,其结构基本与Vanilla LSTM保持一致,不具有共享LSTMs信息的池化层结构,但数据有所改变:…

目录 概览 描述:模型基于LSTM神经网络提出新型的Spatio-Temporal Graph(时空图),旨在实现在拥挤的环境下,通过将行人-行人,行人-静态物品两类交互纳入考虑,对行人的轨迹做出预测. 训练与测试数据库 数据库:ETH Walking Pedestrian & UCY Students and Zara 数据:请参见https://www.cnblogs.com/sinoyou/p/11227348.html QUESTION 数据库ETH和UCY中均只提供行人的轨迹坐标信息,…

原文引用 Pool, Ewoud & Kooij, Julian & Gavrila, Dariu. (2019). Context-based cyclist path prediction using Recurrent Neural Networks. 824-830. 10.1109/IVS.2019.8813889. 概览 前段时间读了几篇有关轨迹预测的文章,这些文章大多在鸟瞰监控视角下,以提升准确性.多样性和合理性为目的,提出对各情景通用的轨迹预测模型.今天这篇文章则有所不同,…

概览 简述 SS-LSTM全称Social-Scene-LSTM,是一种分层的LSTM模型,在已有的考虑相邻路人之间影响的Social-LSTM模型之上额外增加考虑了行人背景的因素.SS-LSTM架构类似Seq2Seq,由3个Encoder生成的向量拼接后形成1个Decoder的输入,并最终做出轨迹预测,有关Encoder和Decoder具体细节下文介绍. 主要结论与贡献 提出了SS-LSTM分层模型,相较于其他LSTM-based模型在benchmark数据集上有更好表现. 引入了圆形的nei…

概览 简述 文献所提出的模型旨在解决交通中行人的轨迹预测(pedestrian trajectory prediction)问题,特别是在拥挤环境中--人与人交互(interaction)行为常有发生的地方. 文献构建的数据驱动模型,利用在序列预测上表现突出的LSTM模型以行人为单位进行轨迹预测,同时为了解决多个行人的LSTMs之间无法捕捉行人空间中交互的问题,模型在LSTMs每一步运行之间加入了"Social"池化层,池化层将整合其他行人的隐藏状态(Hidden State),并作为…

概述 本文献是一篇文献综述,以自动驾驶载具对外围物体行动轨迹的预测为切入点,介绍了基于运动学(kinematics-based)和基于机器学习(learning-based)的两大类预测方法. 并选择了基于机器学习的六种具体方法(GP.LSTM.GP-LSTM.Character-based LSTM.Seq2Seq.Seq2Seq with Attention)做量化对比性研究,利用增强的行人过/停马路的数据,使用轨迹平均误差和终点误差作为衡量标准,最终结果显示,常规Seq2Seq模型(Van…

文献引用 Amirian J, Hayet J B, Pettre J. Social Ways: Learning Multi-Modal Distributions of Pedestrian Trajectories with GANs[J]. 2019. 文章是继Social LSTM.Social GAN模型后的进一步提升,在理想的监控俯瞰数据库ETH.UCY上进行数据的预测.重点贡献有: 引入了注意力机制使模型自主分配对交互信息的关注. 舍弃了L2代价函数,引入基于互信息的Infor…

原文文献 Social BiGAT : Kosaraju V, Sadeghian A, Martín-Martín R, et al. Social-BiGAT: Multimodal Trajectory Forecasting using Bicycle-GAN and Graph Attention Networks[C]//Advances in Neural Information Processing Systems. 2019: 137-146. Cycle GAN : Zhu…

Citation Al-Molegi A , Martínez-Ballesté, Antoni, Jabreel M . Move, Attend and Predict: An Attention-based Neural Model for People's Movement Prediction[J]. Pattern Recognition Letters, 2018:S016786551830182X. 概览 本文与之前所阅读的几篇轨迹预测文章不同,从实质上说,前面的轨迹预测是回归问…

paper:Gupta A , Johnson J , Fei-Fei L , et al. Social GAN: Socially Acceptable Trajectories with Generative Adversarial Networks[J]. 2018. code:https://github.com/agrimgupta92/sgan 概览 文章提出了一种采用GAN架构进行训练的轨迹预测模型,Generator由Encoder-Decoder结构组成,Discrimina…

周五实验室有同学报告了ICCV2013的一篇论文group sparsity and geometry constrained dictionary learning for action recognition from depth maps.这篇文章是关于Sparsing Coding的.Sparse coding并不是我的研究方向.在此仅仅是做个文献阅读后的笔记,权当开拓下我的视野. 从标题就能够看出,这篇论文试图通过学习到group sparsity和geometry constrain…

The single-cell transcriptional landscape of mammalian organogenesis 老板已经提了无数遍的文章,确实很nb,这个工作是之前我们无法想象得,想想如何把我们的数据和他们的数据整合到一起. 文献阅读 | Molecular Architecture of the Mouse Nervous System 这篇侧重强调的是神经系统的单细胞发育过程测序. Mouse Organogenesis Cell Atlas (MOCA) - 所有…

信息安全阅读报告 Problem 1: 国家计算机网络应急技术处理协调中心(简称“国家互联网应急中心”,英文缩写为“CNCERT”或“CNCERT/CC”)作为我国非政府层面网络安全应急体系核心技术协调机构,在社会网络安全防范机构.公司.大学.科研院所的支撑和支援下,在网络安全监测.预警.处置等方面积极开展工作,历经十余年的实践,形成多种渠道的网络攻击威胁和安全事件发现能力,与国内外数百个机构和部门建立了网络安全信息通报和事件处置协作机制,依托所掌握的丰富数据资源和信息实现对网络安全威胁和宏观态…

GD-GAN: Generative Adversarial Networks for Trajectory Prediction and Group Detection in Crowds 2019-09-24 10:16:03 Paper: https://arxiv.org/pdf/1812.07667.pdf Demo video: https://www.youtube.com/watch?v=7cCIC_JIfms 本文提出一种基于产生式对抗网络的联合方法来进行轨迹预测和团伙检测.…

1. IODC和 IODE ——  导航电文相关.iode/iodc是在GPS系统的ICD2中定义的参数,iode指星历数据事件,iodc指星钟数据事件. IOD 是 issue of data ,数据龄期,理解为:数据可用的起始时间与终止时间之差值.龄期, IODC是 issue of data clock 钟数据期号,标准定义是:本组卫星钟差参数的外推时间间隔,用本组卫星钟差参数对应的参考时刻toc与计算钟差参数所使用的最后一个观测数据之差来表示. IODE是 issue of data e…

目录 概览 HighLights Camera Intrinsic Matrix 笔记 Intrinsic Matrix Task-Error - 不确定性任务下确界的计算 输出假设的Laplace分布 Geometric Baseline 基于纯几何学的参照方法 公式总结 概览 近日在阅读"MonoLoco: Monocular 3D Pedestrian Localization and Uncertainty Estimation"文献,旨在解决定位图像中行人位置(本质上只预测距…

空间插值技术应用必读论文---P. Goovaerts, Geostatistical approaches for incorporating elevation into the spatial interpolation of rainfall. Journal of Hydrology, 2000, 113-129. 本博文从研究意义.研究区及预处理.所使用的插值方法以及对插值方法的评价这四个角度对该文进行了详细评述,并分析了该文的一些不足. 1内容评述 该文利用三种以高程作为辅助信息的…

准备读四篇denovo的文献: Nature Biotechnology(2015) - Sequencing of allotetraploid cotton (Gossypium hirsutum L. acc. TM-1) provides a resource for fiber improvement Whole-genome sequencing of the snub-nosed monkey provides insights into folivory and evolutio…

开源实现 https://github.com/shihenw/convolutional-pose-machines-release(caffe版本) https://github.com/psycharo/cpm (tensorflow版本,但是只有用pre-trained model做predict,没有training) 论文原文下载地址:https://www.researchgate.net/publication/301880946_Convolutional_Pose_Machi…

附: 如何看懂英文文献?(好) 看需求,分层次 如何总结和整理学术文献? Mendeley & Everything 如何在pdf文献上做笔记?福晰阅读器 自己感悟: 一篇专业文献通常会有几页到几十页不等,读文献是一个过于笼统的概念. 读文献必须要分为几个不同的程度(需求): 1.读着玩,了解领域动态. 那你看看摘要就好了,读懂标题,知道本文的核心结论就好.具体要求见知乎文章. 2.准备入一行,扩充知识面.重点读引言,看图表结果,大致了解本文的逻辑推理路线. 3.准备借鉴此文造自己的文章.这就是…

为了记住并提醒自己阅读文献,进行了记录(这些论文都是我看过理解的),论文一直在更新中. 博一上学期: 1.week 6,2017.10.16 2014-Automatic Semantic Modeling of Indoor Scenes from Low-quality RGB-D Data using Contextual Tsinghua University, Cardiff University(清华大学,英国卡迪夫大学) 期刊来源:ACM Transaction on Graphi…

逐步会更新阅读过的AutoML文献(其实是NAS),以及自己的一些思考 Progressive Neural Architecture Search,2018ECCV的文章: 目的是:Speed up NAS by proposing an alternative algorithm (Progressive Search), 具体方法:采取Learning transferable architectures for scalable image recognition中相似的搜索空间,也就是…

6 Predicting Dynamic Embedding Trajectory in Temporal Interaction Networks link:https://arxiv.org/abs/1908.01207 Abstract 本文提出了一种在嵌入空间中显示建模用户/项目的未来轨迹的模型JODIE.该模型基于RNN模型,用于学习用户和项目的嵌入轨迹.JODIE可以进行未来轨迹的预测.本文还提出了 t-Batch算法,利用该方法可以创建时间相同的batch,并使训练速度提高9倍.…

先谈谈我对笔记类App的几点要求--原则是取其精华,略其糟粕,毕竟开发者们还在,App就会不断地被改进: 增删快捷方便:如完美支持Apple Pencil,特定场景下强大的录音功能,单词或短句涂改即可删除,全文本支持一键删除等: 搜索功能强大:如要能搜到包括图表公式在内的所有手写笔记: 备份齐全:至少支持一种不用FQ的同步方式,如Evernote.iCloud.OneDrive和坚果云: 查词效率高:支持Split View,全外文阅读时最好支持划词查词而非长按查词: 有个性化设置:如支持生成脑…

博一下学期: 1.week1,2018.2.26 2006-Extreme learning machine: theory and applications 期刊来源:Huang G B, Zhu Q Y, Siew C K. Extreme learning machine: theory and applications[J]. Neurocomputing, 2006, 70(1-3): 489-501. 2.week2,2018.3.5 2017-3d-prnn: Generating…

写在前面 spring一直以删繁就简为主旨,所以设计出非常流行的bean管理模式,简化了开发中的Bean的管理,少写了很多重复代码.而JdbcTemplate的设计更令人赞叹,轻量级,可做ORM也可如Jdbc般灵活.而在JdbcTemplate一个类中,蕴含了两种设计模式,阅读之后受益匪浅,今日特此总结. 设计模式基础 如果硬读,则走火入魔只得皮毛,幸得某篇博客的指点,先对设计模式进行熟悉,了解它的构造,再去阅读,不仅事半功倍还能加强理解. jdbcTemplate中蕴含的两个设计模式:流程控制…

最近准备用Resnet来解决问题,于是重读Resnet的paper <Deep Residual Learning for Image Recognition>, 这是何恺明在2016-CVPR上发表的一篇paper,在2015年12月已经发布在arXiv上,并且用文中所述的网络在 2015年 的ILSVRC获得分类任务冠军,在2015-COCO detection,segmentation 的冠军. 先说一下新的收获: 结合了caffe的prototxt才知道, F(x) + x ,是 el…

Densely Connected Convolutional Networks,CVPR-2017-best paper之一(共两篇,另外一篇是apple关于GAN的paper),早在去年八月 DenseNets的paper就发布在arXiv上了. 就CNN的发展来说,2017注定被DenseNets给占了(12年开始,经典的CNN网络,AlexNet,VGG,GoogLenet系列,ResNet系列),除了AlexNet,VGG,GoogLenet,ResNet都是在传统CNN连接方式上做了…

一.Abstract 提出一种新的autoencoder -- SWWAE(stacked what-where auto-encoders),更准确的说是一种 convolutional autoencoder,因为在CNN中的pooling处才有 "what-where.SWWAE呢,是一种整合了supervised,semi-supervised and unsupervised learning 的model(暂时不理解这是什么意思,感觉好厉害的样子## 标题 ##,先记着).what-…

一.Abstract 从近期对unsupervised learning 的研究得到启发,在large-scale setting 上,本文把unsupervised learning 与supervised learning结合起来,提高了supervised learning的性能.主要是把autoencoder与CNN结合起来 二.Key words: SAE;SWWAE; reconstruction:encoder:decoder;VGG-16;Alex-Net 三. Motivati…