为了克服这种被观测行人周围的行人数量不等的问题,作者引入了“Social pooling layer”,目的是将数量不等的周围行人的运动状态(隐藏在LSTM中)聚合成一个统一大小的张量/特征图,具体的实现方式如下图所示。 具体的操作可以分解为: (1)确定邻节点:以被观察的行人的当前位置为中心(图中黑点),寻找其一定范围内的其...
采用了Mini Batch的数据方式使每次模型迭代时具备一定的数量规模;而Social LSTM中由于池化层的加入使得同一时刻需要有MPN个LSTM序列迭代,而纵使存在多个LSTM序列,其实共享的是同一个Cell,因此同一场景的多位行人的轨迹(在代码中称作frame)其实就可以等价于一个batch,从而使训练Cell时有一定的数据规模。
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
使用深度模型的人体轨迹预测SocialLSTM [1]是最早关注行人轨迹预测的深度模型之一。Social-LSTM使用递归网络对每个行人的运动进行建模,然后他们使用汇总机制汇总递归的输出并随后预测轨迹。SocialLSTM假设行人轨迹遵循双变量高斯分布,在该模型中我们遵循此假设。后来的工作,如“窥视未来”(NEXT)[14]和状态修正LSTM(SR-LS...
模型由三个关键组件组成：生成器（G）、池化模块（PM）和判别器（D）。生成器基于编码器-解码器框架设计，通过集成历史轨迹特征、交互特征和随机变量，实现多人轨迹的同步预测。池化模块对行人之间的交互进行全局建模，简化了与Social LSTM相比的局部建模过程。判别器是一个二分类器，用于区分真实轨迹与...
Social LSTM是一种模型,它可以根据行人过去的轨迹数据预测他们未来的轨迹(我们可以为其他类型的物体定制轨迹)。 与其他最先进的轨迹预测模型相比,Social LSTM的性能对比。更多的细节在“结果”部分 大多数早期的模型都受到以下两个假设的限制。 i)他们使用手工制作的函数来为特定设置建模“交互”,而不是以数据驱动的...
该方法除了有理论证明之外，还在英文识别等任务中取得了比基于常规LSTM方法更好的结果。桂韬博士在介绍完对网络语言NLP算法的改进之后，又介绍了网络语言的价值。使用网络语言挖掘社会价值已经有了很多的应用，包括股票预测、公共卫生分析以及实时事件检测等。并介绍了自己在挖掘网络语言价值上的两个工作：1）使用基于协作...
[1:])]# Data format: batch, input_size, seq_len# LSTM input format: seq_len, batch, input_sizeobs_traj=torch.cat(obs_seq_list,dim=0).permute(2,0,1)pred_traj=torch.cat(pred_seq_list,dim=0).permute(2,0,1)obs_traj_rel=torch.cat(obs_seq_rel_list,dim=0).permute(2,0,1)...
social_lstm行人轨迹预测代码,基于keras,在Linux下运行 上传者:weixin_42685438时间:2021-09-30 sociallogin 修改微信登录.zip nextcloud 私有云修改sociallogin 插件,支持微信登录。 涉及文件: sociallogin/lib/Controller/LoginController.php sociallogin/3rdparty/hybridauth/hybridauth/src/User/Profile.php sociallogin...
SocialLSTM结构 今天要解析的主角叫做Social GAN(2018 CVPR),某种程度上是Social LSTM的拓展,需要注意的是,其中Social GAN保留了Pooling进行要素间的交互的同时,引入了生成对抗的思想,使得生成的行人轨迹“更真实”。 二、文献和代码解析 2.1 简介 本文要解析的文章是《Social GAN: Socially Acceptable Trajectories wi...