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#426
summarized by : Ryo Fujii
どんな論文か？
シーンに現れるすべての人の将来の歩行軌跡をの鳥瞰図からの予測するいわゆるtrajectory predictionタスクを説いている論文。人の歩行軌跡は過去の歩行軌跡から将来の歩行軌跡を予測できるだけではなく将来の歩行軌跡から過去の歩行軌跡も予測できるということを利用している。また、adversarial attacksのコンセプトを利用した後処理で精度を向上、5データセットでSOTA。
新規性
２つのネットワークforward network F, backward network G を用いて reciprocal consistency constraintsを導入。(X≒G(F(X)), Y≒F(F(Y)))
学習後に後処理として学習済みのモデルで過去の軌跡から予測した軌跡に摂動をあたえてbackward networkに入力し、出力が過去の軌跡と誤差が最も小さい軌跡を結果とする。
結果
５つのデータセット(ETH, HOTEL, UNIV, ZARA1, ZARA2)で既存手法(Socail-LSTM, Social-GAN, Sophie, Next)をADE, FDEにおいて上回る。
その他（なぜ通ったか？等）
cycle consistency と似たようなアイディアではあるが、adversarial attackのコンセプトを利用した後処理が２つネットワークを用意した利点をうまく行かせていたと思う。
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