在测试期间,作者使用训练过的Social-LSTM(及其修改)模型来预测iₜₕ人的未来位置(x 'ᶦₜ,y 'ᶦₜ)。从时间Tₒ₆ₛ₊₁到Tₚᵣₑₔ,他们使用之前的Social-LSTM单元的预测位置(x 'ᶦₜ,y 'ᶦₜ)来代替真正的坐标(xᶦₜ,yᶦₜ)。 模型对比 线性模型(Lin):作者使用...
Social-LSTM模型概述。一个场景中的每个轨迹都有一个独立的LSTM网络。然后,lstm通过社交池(s池)层相互连接。与传统的LSTM不同,这个池化层允许空间上接近的LSTM彼此共享信息。' hₓ'表示人' x '的LSTM隐藏状态。底部一行显示了场景中一个人的s池。在一定半径内的所有lstm的隐藏状态被集中在一起,用作下一个时...
Social-LSTM模型概述。一个场景中的每个轨迹都有一个独立的LSTM网络。然后,lstm通过社交池(s池)层相互连接。与传统的LSTM不同,这个池化层允许空间上接近的LSTM彼此共享信息。' hₓ'表示人' x '的LSTM隐藏状态。底部一行显示了场景中一个人的s池。在一定半径内的所有lstm的隐藏状态被集中在一起,用作下一个时...
针对这两个难点,论文提出了一种Social LSTM模型,通过为场景中的每个行人配备一个独立的LSTM网络,用于预测其运动轨迹;通过社交池(s-pooling)层相互连接来计算周围其他行人交互产生的影响。Social LSTM填补早期工作的空白,实现了很好的行人轨迹预测效果。 图1 social lstm模型结构 Zhu等[3]提出了一种StarNet星型拓扑...
code:GitHub - quancore/social-lstm: Social LSTM implementation in PyTorch 这一篇工作算是基于深度学习预测行人轨迹的开山之作,作为首篇论文来学习。 Abstract 我们把这个问题定义成序列生成任务,即如何根据历史的位置信息去预测未来的运动轨迹。基于最近提出的RNN循环神经网络去完成序列生成任务,我们提出LSTM模型去预...
论文阅读:Social LSTM: Human Trajectory Prediction in Crowded Spaces,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
本篇文章试图解释描述深度学习模型Social-LSTM的研究论文 Social LSTM的动机 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。
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
作为RNN的一种变体,LSTM模型主要用于sequence generation/prediction tasks,用于和时间有关的预测和序列生成等任务,如语音识别,场景分析等。相比于RNN,LSTM有效地解决了梯度爆炸和梯度消失的问题。 Social LSTM则用于处理多个预测任务之间的交互影响。 在行人路径预测当中分为两部分, ...
图1.使用Social-STGCNN模型预测行人轨迹的概述。行人之间的社交互动及其时间动态由时空图表示。然后,我们对结果图进行Social-STGCNN预测行人的未来轨迹。 行人运动的社会属性鼓励该领域的研究人员专注于发明深层次的方法来模拟行人之间的社会互动。在Social-LSTM [1]的文章中,基于深度学习的模型被应用于通过递归深度模...