Social-STAGE：时空多模态未来轨迹预测
计算机视觉与模式识别
2021-03-26 v2 人工智能
摘要
本文考虑带排序的多模态未来轨迹预测问题。此处，多模态与排序分别指多个合理路径预测及这些预测中的置信度。我们提出Social-STAGE，即具有新颖多模态评估的社交交互感知时空多注意力图卷积网络。我们的主要贡献包括利用交互与多注意力对带排序的多模态进行分析与建模，以及引入新指标来评估多模态预测的多样性与关联置信度。我们在现有公开数据集ETH与UCY上评估我们的方法，并表明所提算法在这些数据集上优于当前最优（SOTA）方法。
引用
@article{arxiv.2011.04853,
title = {Social-STAGE: Spatio-Temporal Multi-Modal Future Trajectory Forecast},
author = {Srikanth Malla and Chiho Choi and Behzad Dariush},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.04853},
year = {2021}
}
备注
ICRA 2021