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#51
summarized by : Fukuchi Nobuaki
どんな論文か？
歩行者の軌跡推定は自動運転・運転支援に極めて重要だが、
現在位置ではブレーキなどのクリティカルな制御が間に合わないことがあるため、未来の軌跡を推定する必要がある
自車に取り付けられたカメラで歩行者の未来の位置の推定を行う。次時刻の画像のシーン変化を1. 自車運動(6DoF)によるとカメラの視点変化と2. 画像内で歩行者の運動の二つに分離し、それぞれ推定することで高精度な推定を実現
新規性
自車の動きを6DoFで推定するDNNを提案(SfM Learnerベースであり、self supervised)
自車運動による画像の視点変化の影響を除去したことでシンプルな線形モデル(速度と加速度)で歩行者の動きを推定
結果
Pedestrian Intention Estimation (PIE) dataset
Joint Attention for Autonomous Driving (JAAD) dataset
の二つのデータセットで最も良い推定精度
自車運動が視点変化が大きいほど他より優れている傾向
その他（なぜ通ったか？等）
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