分叉路径之园：迈向多未来轨迹预测
计算机视觉与模式识别
2020-03-31 v3
摘要
本文研究预测行人在各类视觉场景中移动时多种可能未来路径分布的问题。我们做出两项主要贡献。第一项贡献是一个在逼真 3D 模拟器中创建的新数据集，其基于真实世界轨迹数据，并由人工标注者外推以实现不同潜在目标。这提供了首个用于多未来轨迹预测模型定量评估的基准。第二项贡献是一个生成多个合理未来轨迹的新模型，其包含使用多尺度位置编码与图上卷积 RNN 的新颖设计。我们将该模型称为 Multiverse。我们表明，我们的模型在我们的数据集以及真实世界 VIRAT/ActEV 数据集（仅含一种可能未来）上均取得了最佳结果。
引用
@article{arxiv.1912.06445,
title = {The Garden of Forking Paths: Towards Multi-Future Trajectory Prediction},
author = {Junwei Liang and Lu Jiang and Kevin Murphy and Ting Yu and Alexander Hauptmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.06445},
year = {2020}
}
备注
CVPR 2020. Code, models and dataset are available at: https://next.cs.cmu.edu/multiverse/index.html