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#論文##開源# ICCV 2023|韓國光州科技研究院（GIST）卡內(nèi)基梅隆大學(xué)開源特征軌跡：多模態(tài)軌跡預(yù)測的低秩描述子

(資料圖片)

【EigenTrajectory: Low-Rank Descriptors for Multi-Modal Trajectory Forecasting】文章鏈接：[] EigenTrajectory: Low-Rank Descriptors...

開源地址：https: ///inhwanbae/EigenTrajectory

捕捉高維的社會(huì)交往和可行的未來對(duì)于預(yù)測軌跡至關(guān)重要。為了解決這個(gè)復(fù)雜的性質(zhì)，已經(jīng)有一些嘗試通過參數(shù)曲線擬合來降低輸出變量的維度，如Bezier曲線和B樣條函數(shù)。然而，這些起源于計(jì)算機(jī)圖形學(xué)領(lǐng)域的功能并不適合解釋社會(huì)可接受的人類動(dòng)力學(xué)。在本文中，我們提出了EigenTtrack ( ET )軌跡預(yù)測方法，該方法使用一種新的軌跡描述符來形成一個(gè)緊湊的空間，稱為ET空間，以代替歐氏空間來表示行人運(yùn)動(dòng)。我們首先通過低秩近似降低軌跡描述符的復(fù)雜度。 我們將行人的歷史軌跡轉(zhuǎn)化為我們的時(shí)空主成分表示的ET空間，并將其饋送到現(xiàn)成的軌跡預(yù)測模型中。模型的輸入和輸出以及社會(huì)交互都在相應(yīng)的ET空間中聚集和聚合。最后，我們提出了一種基于軌跡錨的精化方法來覆蓋所提出的ET空間中所有可能的預(yù)測。 大量的實(shí)驗(yàn)表明，我們的EigenTtrack預(yù)測器能夠顯著提高現(xiàn)有軌跡預(yù)測模型在公開數(shù)據(jù)集上的預(yù)測精度和可靠性，表明我們提出的描述子非常適合表征行人行為。

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