#973
summarized by : Hirokatsu Kataoka
Recursive Social Behavior Graph for Trajectory Prediction

どんな論文か?

深層学習、特にGraph Convolutional Network(GCN)を用いたソーシャルインタラクションの解析を実現した。歩行者の動線予測について、距離的に離れていてもそのインタラクションを明らかにしている。
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新規性

(1)GCNを用いたソーシャルインタラクションの解析に成功。専門家によるグループアノテーションを行なっている。(2)GCNを導入したインタラクション解析を実現し、精度向上に寄与。(3)網羅的探索実験を実施した。

結果

歩行者の映像やその動線を含むETH & UCYデータセットを用いた。ADE/FDEを指標とした場合にそれぞれ11.1/10.8ポイントの向上が見られた。図は距離的に離れた人物同士のインタラクションを示す。

その他(なぜ通ったか?等)