轨迹预测的目标是共同预测场景中存在的所有代理的未来路径。 代理的未来路径取决于其历史轨迹，即时间相互作用， 还受邻近代理的轨迹，即空间相互作用的影响。 因此，在为预测建模时空相互作用时，应该将轨迹预测模型考虑到这两个特征。 3.1. Problem Formulation 我们假设在场景中观察到的N个行人 … See more 准确、及时地预测行人邻居的未来路径是自动避碰应用的核心。 传统的方法，例如基于lstm的模型，在预测中需要相当大的计算成本，特别是对于长序列预测。 为了支持更有效和更准确的轨 … See more 轨迹预测是一项基本且具有挑战性的任务，它需要预测自动应用程序中的代理程序的未来路径，例如自动驾驶汽车，符合社会要求的机器人，模拟器中的代理程序，以便在共享环境中导航。 在这些应用程序中使用多代理交互时，要求 … See more 在本节中，我们在两个世界坐标轨迹预测数据集，即ETH和UCY上评估我们的GraphTCN，并将GraphTCN的性能与最先进的方法进行比较。 4.1. Datasets and Evaluation Metrics ETH和UCY数据集中的带注释的轨迹作为全 … See more 2.1 Human-Human Interactions（人-人互动） 人群交互模型的研究可以追溯到社会力量模型，该模型采用非线性耦合的Langevin方程来表示在拥挤的场景中人类运动的吸引力和排斥 … See more WebGraphTCN: Spatio-Temporal Interaction Modeling for Human Trajectory Prediction - GraphTCN/graph_tcn_pt.py at master · coolsunxu/GraphTCN

GraphTCN: Spatio-Temporal Interaction Modeling for …

Web论文翻译：GraphTCN: Spatio-Temporal Interaction Modeling for Human Trajectory Prediction（行人轨迹预测2024） Graph Transformer Networks 论文分享 Deep Spatio-Temporal Residual Networks for Citywide Crowd Flows Prediction论文笔记 WebImplement GraphTCN with how-to, Q&A, fixes, code snippets. kandi ratings - Low support, No Bugs, No Vulnerabilities. No License, Build not available. swallowed star season 2 episode 20 eng sub

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WebGraphTCN: Spatio-Temporal Interaction Modeling for Human Trajectory Prediction Abstract: Predicting the future paths of an agent's neighbors accurately and in a timely manner is … WebGraphTCN: Spatio-Temporal Interaction Modeling for Human Trajectory Prediction Trajectory prediction is a fundamental and challenging task to forecast ... 0 Chengxin Wang, et al. ∙ share swallowed star season 2 episode 22 eng sub