#899
summarized by : 日坂 幸次
Social-STGCNN: A Social Spatio-Temporal Graph Convolutional Neural Network for Human Trajectory Prediction

どんな論文か?

歩行者の行動を推測することで、自律走行車と歩行者の相互作用のモデルを効率的に構築する。
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新規性

これまでの手法では、学習した歩行者の状態を統合した様々なアグリゲーション手法を用いて、これらの相互作用をモデル化してきました。 本研究では、相互作用をグラフとしてモデル化することで、集約手法の必要性を排除したSocial Spatio-Temporal GraphConvolutional Neural Network (Social-STGCNN)を提案。

結果

その結果、従来の手法と比較して、最終変位誤差(FDE)が20%改善され、平均変位誤差(ADE)が8.5倍、推論速度が最大48倍に改善された。 さらに、我々のモデルはデータ効率が良く、わずか20%の訓練データでADEの指標が従来の技術を上回ることを示した。

その他(なぜ通ったか?等)

コード https://github.com/abduallahmohamed/Social-STGCNN