基于认知层级的社交运动预测
计算机视觉与模式识别
2023-11-09 v1
摘要
人类展现出一种预见他人行动并相应规划自身行动的卓越能力。在本研究中，我们致力于通过解决社交运动预测问题来复现这一能力。我们引入了一个新的基准、一种新公式化方法以及一个受认知启发的框架。我们提出 Wusi，一个团队运动情境下的三维多人运动数据集，其特征是高强度且策略性的人际交互以及多样的姿态分布。通过从多智能体强化学习视角重新公式化该问题，我们结合行为克隆与生成对抗模仿学习以提升学习效率与泛化能力。此外，我们考量人类社交动作规划过程的认知层面，并开发了认知层级框架以预测策略性人类社交交互。我们进行了全面实验以验证所提数据集与方法的有效性。代码与数据见 https://walter0807.github.io/Social-CH/。
引用
@article{arxiv.2311.04726,
title = {Social Motion Prediction with Cognitive Hierarchies},
author = {Wentao Zhu and Jason Qin and Yuke Lou and Hang Ye and Xiaoxuan Ma and Hai Ci and Yizhou Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.04726},
year = {2023}
}
备注
NeurIPS 2023