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,用作下一个时间
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因为考虑到在一些稍微复杂/拥挤的场景中,行人和行人之间的轨迹是相互影响的,所以作者引入了“Social”(即人与人之间的交互)的概念,这也是“Social LSTM”中“Social”的来源。 为了去建立“Social”,本文的核心是:对于每个行人利用一个LSTM学习其运动模式,之后引入“Social pooling layer”使得空间相近的行人之间能...
https://github.com/quancore/social-lstmgithub.com/quancore/social-lstm 写在前面 刚接触这一方向,该论文属于行人轨迹预测和深度学习结合的早期作品,2016年CVPR。核心应该是设计了Social-Pool操作融合邻居节点,通过这种方式共享各个节点所对应生成多LSTM网络,来获取周围节点信息。 摘要 行人按照不同的轨迹行驶,...
Social LSTM: Human Trajectory Prediction in Crowded Spaces Alexandre Alahi∗, Kratarth Goel∗, Vignesh Ramanathan, Alexandre Robicquet, Li Fei-Fei, Silvio Savarese Stanford University {alahi,kratarth,vigneshr,arobicqu,feifeili,ssilvio}@cs.stanford.edu Abstract Pedestrians follow different ...
Added test dataset functionality to vanilla lstm model 8年前 social_model.py Converted PDF to probability using approximate numerical integration 8年前 social_sample.py Added test dataset functionality to social lstm model 8年前 social_train.py Changed a bunch of parameters 8年前 ...
文献翻译: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。
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
Next, we define the Social LSTM model as a subclass ofnn.Module: classSocialLSTM(nn.Module):def__init__(self,input_size,hidden_size,num_layers):super(SocialLSTM,self).__init__()self.hidden_size=hidden_size self.num_layers=num_layers ...
Social LSTM最早提出于文献 “Social LSTM: Human Trajectory Prediction in Crowded Spaces”,但经过资料查阅目前暂未找到原文献作者所提供的程序代码和数据,而在github上有许多针对该文献的实现版本代码。 本文接下来的实现代码来自https://github.com/xuerenlv/social-lstm-tf,代码语言为Python3,代码大体实现了原论文...