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文献阅读报告 - Move, Attend and Predict

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…

文献阅读报告 - Social BiGAT + Cycle GAN

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…

文献阅读报告 - Social Ways: Learning Multi-Modal Distributions of Pedestrian Trajectories with GANs

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…

文献阅读报告 - Situation-Aware Pedestrian Trajectory Prediction with Spatio-Temporal Attention Model

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,…

文献阅读报告 - 3DOF Pedestrian Trajectory Prediction

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:…

文献阅读报告 - Social GAN: Socially Acceptable Trajectories with Generative Adversarial Networks

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…

文献阅读报告 - Social LSTM:Human Trajectory Prediction in Crowded Spaces

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…

文献阅读报告 - Pedestrian Trajectory Prediction With Learning-based Approaches A Comparative Study

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…

文献阅读报告 - Context-Based Cyclist Path Prediction using RNN

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,…

文献阅读笔记——group sparsity and geometry constrained dictionary

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…