Awesome Interaction Aware Trajectory Prediction

Потрясающее поведение с учетом взаимодействия и прогнозирование траектории

Это контрольный список современных исследовательских материалов (наборы данных, блоги, статьи и общедоступные кодексы), связанных с прогнозированием траектории. Хотелось бы, чтобы это было полезно как для научных кругов, так и для промышленности. (Все еще обновляется)

Сопровождающие : Цзячен Ли (Стэнфордский университет); Хэнбо Ма , Цзиньнинг Ли (Калифорнийский университет, Беркли)

Электронная почта : [email protected]; {hengbo_ma, jinning_li}@berkeley.edu

Пожалуйста, не стесняйтесь отправлять запросы на добавление новых ресурсов или отправлять нам электронные письма для вопросов, обсуждения и сотрудничества.

Примечание . Здесь также представлена ​​коллекция материалов для обучения с подкреплением, принятия решений и планирования движений.

Пожалуйста, рассмотрите возможность цитирования нашей работы, если вы нашли этот репозиторий полезным:

 @inproceedings{li2020evolvegraph,
  title={EvolveGraph: Multi-Agent Trajectory Prediction with Dynamic Relational Reasoning},
  author={Li, Jiachen and Yang, Fan and Tomizuka, Masayoshi and Choi, Chiho},
  booktitle={2020 Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS)},
  year={2020}
}

@inproceedings{li2019conditional,
  title={Conditional Generative Neural System for Probabilistic Trajectory Prediction},
  author={Li, Jiachen and Ma, Hengbo and Tomizuka, Masayoshi},
  booktitle={2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)},
  pages={6150--6156},
  year={2019},
  organization={IEEE}
}

Оглавление

• Наборы данных
  • Транспортные средства и движение
  • Пешеходы
  • Спортивные игроки
• Литература и кодексы
  • Обзорные документы
  • Физические системы с взаимодействием
  • Интеллектуальные транспортные средства и пешеходы
  • Мобильные роботы
  • Спортивные игроки
  • Показатели сравнения и оценки
  • Другие

Наборы данных

Транспортные средства и движение

Набор данных	Агенты	Сценарии	Датчики
Открытый набор данных Waymo	транспортные средства / велосипедисты / люди	городской / шоссе	LiDAR/камера/радар
Арговерс	транспортные средства / велосипедисты / люди	городской / шоссе	LiDAR/камера/радар
nuScenes	транспортные средства	городской	камера / LiDAR / Радар
высокийD	транспортные средства	шоссе	камера
инД	транспортные средства	шоссе	камера
круглыйD	транспортные средства	шоссе	камера
БДД100 тыс.	транспортные средства / велосипедисты / люди	шоссе / городской	камера
КИТТИ	транспортные средства / велосипедисты / люди	шоссе / сельская местность	камера / лидар
НГСИМ	транспортные средства	шоссе	камера
ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ	транспортные средства / велосипедисты / люди	кольцевая развязка/перекресток	камера
Велосипедисты	велосипедисты	городской	камера
Аполлопейзажи	транспортные средства / велосипедисты / люди	городской	камера
Udacity	транспортные средства	городской	камера
Городские пейзажи	транспортные средства / люди	городской	камера
Стэнфордский дрон	транспортные средства / велосипедисты / люди	городской	камера
Арговерс	транспортные средства / люди	городской	камера / лидар
ТРАФ	транспортные средства / автобусы / велосипедисты / велосипеды / люди / животные	городской	камера
Набор данных позы Ашаффенбурга	велосипедисты / люди	городской	камера

Пешеходы

Набор данных	Агенты	Сценарии	Датчики
UCY	люди	зара / студенты	камера
ЭТХ (ICCV09)	люди	городской	камера
ВИРАТ	люди/транспортные средства	городской	камера
КИТТИ	транспортные средства / велосипедисты / люди	шоссе / сельская местность	камера / лидар
УВД	люди	торговый центр	Датчик дальности
Даймлер	люди	от движущегося автомобиля	камера
Центральный вокзал	люди	внутри станции	камера
Центр города	люди	городская улица	камера
Эдинбург	люди	городской	камера
Городские пейзажи	транспортные средства / люди	городской	камера
Арговерс	транспортные средства / люди	городской	камера / лидар
Стэнфордский дрон	транспортные средства / велосипедисты / люди	городской	камера
ТраджНет	люди	городской	камера
ПИРОГ	люди	городской	камера
Разветвление путей	люди	городской / симуляция	камера
ТраджНет++	люди	городской	камера
Набор данных позы Ашаффенбурга	велосипедисты / люди	городской	камера
Набор данных вида сверху велосипедиста (CTV)	велосипедисты / люди	городской	камера

Спортивные игроки

Набор данных	Агенты	Сценарии	Датчики
Футбол	люди	футбольное поле	камера
НБА СпортВУ	люди	баскетбольный зал	камера
НФЛ	люди	американский футбол	камера

Литература и кодексы

Обзорные документы

• Машинное обучение для прогнозирования траектории автономного транспортного средства: комплексный обзор, проблемы и направления будущих исследований, препринт arXiv arXiv:2307.07527, 2023. [бумага]
• Включение знаний вождения в прогнозирование траектории транспортного средства на основе глубокого обучения: опрос, IEEE T-IV, 2023. [бумага]
• Прогнозирование траектории движения пешеходов в смешанной среде для пешеходов и транспортных средств: систематический обзор, IEEE T-ITS, 2023. [бумага]
• Обзор методов прогнозирования траектории для автономного вождения, IEEE T-IV 2022. [бумага]
• Исследование прогнозирования траектории транспортных средств на основе моделей глубокого обучения, Международная конференция по устойчивым экспертным системам, ICSES 2022. [бумага]
• Понимание сценариев и прогнозирование движения для автономных транспортных средств – обзор и сравнение, IEEE T-ITS, 2022. [бумага]
• Технология мультимодального синтеза на основе информации о транспортных средствах: обзор, препринт arXiv arXiv:2211.06080, 2022. [бумага]
• Глубокое обучение с подкреплением для автономного вождения: опрос, IEEE T-ITS, 2022. [бумага]
• Социальные взаимодействия для автономного вождения: обзор и перспективы, препринт arXiv arXiv:2208.07541, 2022. [бумага]
• Генеративно-состязательные сети для пространственно-временных данных: обзор, ACM T-IST, 2022. [бумага]
• Прогнозирование поведенческих намерений в сценах вождения: опрос, препринт arXiv arXiv:2211.00385, 2022. [бумага]
• Исследование по прогнозированию движения пешеходов и транспортных средств для автономного вождения, доступ IEEE, 2021 г. [бумага]
• Обзор методов прогнозирования траектории пешеходов: сравнение подходов глубокого обучения и знаний, препринт arXiv arXiv:2111.06740, 2021. [бумага]
• Исследование по управлению, аналитике и обучению данных о траекториях, CSUR 2021. [бумага]
• Прогнозирование поведения пешеходов для автоматизированного вождения: требования, показатели и соответствующие функции, IEEE T-ITS, 2021. [бумага]
• Обзор методов глубокого обучения для прогнозирования траектории движения пешеходов, датчики, 2021. [бумага]
• Исследование подходов глубокого обучения для прогнозирования траектории транспортных средств при автономном вождении, ROBIO 2021. [бумага] [код]
• Обзор методов глубокого обучения для автономного вождения, Журнал полевой робототехники, 2020. [бумага]
• Прогнозирование траектории движения человека: опрос, Международный журнал исследований робототехники, 2020 г. [бумага]
• Автономное вождение с глубоким обучением: обзор современных технологий, препринт arXiv arXiv:2006.06091, 2020. [бумага]
• Обзор визуального моделирования дорожного движения: модели, оценки и приложения в автономном вождении, Форум компьютерной графики 2020. [бумага]
• Прогнозирование поведения транспортных средств на основе глубокого обучения для приложений автономного вождения: обзор, IEEE T-ITS 2020. [бумага]
• Обзор глубокого обучения с подкреплением для планирования движения автономных транспортных средств, IEEE T-ITS 2020. [бумага]
• Сходство траектории транспортных средств: модели, методы и приложения, вычислительные исследования ACM (CSUR 2020). [бумага]
• Моделирование и прогнозирование поведения водителей: опрос, 2020 г. [бумага]
• Обзор литературы по прогнозированию поведения пешеходов в городских условиях, ITSC 2018. [бумага]
• Опрос по прогнозированию пути на основе видения. [бумага]
• Автономные транспортные средства, взаимодействующие с пешеходами: обзор теории и практики. [бумага]
• Интеллектуальный анализ данных о траекториях: обзор. [бумага]
• Исследование по прогнозированию движения и оценке рисков для интеллектуальных транспортных средств. [бумага]

Физические системы с взаимодействием

• Изучение физической динамики с помощью нейронных сетей с субэквивариантными графами, NeurIPS 2022. [бумага] [код]
• EvolveGraph: Многоагентное прогнозирование траектории с помощью динамического реляционного рассуждения, NeurIPS 2020. [бумага]
• Шаблоны взаимодействия для многороботных систем, IROS 2019. [бумага]
• Факторизованный нейронно-реляционный вывод для систем с несколькими взаимодействиями, семинар ICML 2019. [бумага] [код]
• Физика как обратная графика: совместное изучение объектов и физики по видео без учителя, 2019. [бумага]
• Нейронно-реляционный вывод для взаимодействующих систем, ICML 2018. [бумага] [код]
• Неконтролируемое изучение скрытых физических свойств с использованием сетей прогнозирования восприятия, UAI, 2018. [бумага]
• Реляционные индуктивные смещения, глубокое обучение и графовые сети, 2018. [бумага]
• Максимизация реляционных нейронных ожиданий: неконтролируемое обнаружение объектов и их взаимодействий, ICLR 2018. [бумага]
• Графовые сети как обучаемые физические механизмы для вывода и управления, ICML 2018. [бумага]
• Гибкое нейронное представление для предсказания физики, 2018. [бумага]
• Простой модуль нейронной сети для реляционных рассуждений, 2017. [бумага]
• VAIN: Многоагентное прогнозирующее моделирование внимания, NeurIPS 2017. [бумага]
• Сети визуального взаимодействия, 2017. [бумага]
• Композиционный объектно-ориентированный подход к изучению физической динамики, ICLR 2017. [бумага]
• Сети взаимодействия для изучения объектов, отношений и физики, 2016. [бумага][код]

Интеллектуальные транспортные средства, движение транспорта и пешеходы

• Прогнозирование траектории на основе диффузии с учетом окружающей среды, препринт arXiv arXiv: 2403.11643, 2024. [бумага]
• MTP-GO: Вероятностное многоагентное прогнозирование траектории на основе графов с помощью нейронных ОДУ, IEEE T-IV 2023. [бумага] [код]
• MotionDiffuser: управляемое многоагентное прогнозирование движения с использованием Diffusion, CVPR 2023. [бумага]
• Обнаружение недостающей закономерности: унифицированная концепция расчета и прогнозирования траектории, CVPR 2023. [бумага]
• Содействие неконтролируемой выборке для стохастического прогнозирования траектории движения человека, CVPR 2023. [бумага] [код]
• Ориентированное на планирование автономное вождение, CVPR 2023. [бумага] [код]
• МГЭИК-ТП: Использование дополнительного коэффициента корреляции Пирсона для совместного многоагентного прогнозирования траектории, CVPR 2023. [бумага]
• Проверка стимула — универсальный и эффективный образец для мультимодального прогнозирования траектории движения человека, CVPR 2023. [бумага]
• Прогнозирование траектории, ориентированное на запросы, CVPR 2023. [бумага] [код] [QCNeXt]
• FEND: Будущая расширенная среда контрастного обучения с учетом распределения для прогнозирования траекторий с длинным хвостом, CVPR 2023. [бумага]
• След и темп: управляемая анимация пешеходов с помощью управляемой диффузии траекторий, CVPR 2023. [бумага] [веб-сайт]
• FJMP: Факторизованное совместное многоагентное прогнозирование движения на основе обученных направленных графов ациклического взаимодействия, CVPR 2023. [бумага] [веб-сайт]
• Диффузионная модель чехарды для стохастического прогнозирования траекторий, CVPR 2023. [бумага] [код]
• ViP3D: Сквозное визуальное прогнозирование траектории с помощью запросов 3D-агента, CVPR 2023. [бумага] [веб-сайт]
• EqMotion: эквивариантное многоагентное прогнозирование движения с инвариантным обоснованием взаимодействия, CVPR 2023. [бумага] [код]
• V2X-Seq: крупномасштабный последовательный набор данных для совместного восприятия и прогнозирования транспортных средств и инфраструктуры, CVPR 2023. [бумага] [код]
• Слабо контролируемое прогнозирование движения с учетом класса для автономного вождения, CVPR 2023. [бумага]
• Больше разлагайте и лучше агрегируйте: два более пристальных взгляда на обучение частотному представлению для прогнозирования движений человека, CVPR 2023. [бумага]
• HumanMAC: завершение маскированного движения для прогнозирования движения человека, ICCV 2023. [бумага] [код]
• BeLFusion: Скрытая диффузия для прогнозирования движений человека на основе поведения, ICCV 2023. [бумага] [код]
• EigenTrajectory: дескрипторы низкого ранга для прогнозирования мультимодальных траекторий, ICCV 2023. [бумага] [код]
• ADAPT: Эффективное многоагентное прогнозирование траектории с адаптацией, ICCV 2023. [бумага] [код]
• PowerBEV: мощная, но легкая платформа для прогнозирования экземпляров с высоты птичьего полета, IJCAI 2023. [бумага] [код]
• Диффузионно-уточнение кинематики суставов человека для стохастического прогнозирования движения, AAAI 2023. [бумага]
• Обучение многопотоковому представлению для прогнозирования траектории движения пешеходов, AAAI 2023. [бумага]
• Непрерывная генерация траектории на основе двухступенчатой ​​​​GAN, AAAI 2023. [бумага] [код]
• Прогнозирование траектории движения пешехода с набором контрольных точек, AAAI 2023. [бумага] [код]
• Использование рассуждений о будущих отношениях для прогнозирования траектории транспортного средства, ICLR 2023. [бумага]
• TrafficGen: учимся генерировать разнообразные и реалистичные сценарии дорожного движения, ICRA 2023. [бумага] [код]
• GANet: Сеть целевой области для прогнозирования движения, ICRA 2023. [бумага] [код]
• TOFG: Единое и детальное представление среды в автономном вождении, ICRA 2023. [бумага]
• SSL-полосы: самоконтролируемое обучение прогнозированию движения при автономном вождении, CoRL 2023. [бумага] [код]
• LimSim: долгосрочный интерактивный многосценарный симулятор дорожного движения, ITSC 2023. [бумага] [код]
• MVHGN: Многопросмотровый адаптивный иерархический пространственный граф сверточного прогнозирования траектории на основе сети для гетерогенных транспортных агентов, TITS. [бумага]
• Адаптивное и одновременное прогнозирование траекторий гетерогенных агентов с помощью передаваемой иерархической трансформаторной сети, TITS. [бумага]
• SSAGCN: Сеть свертки графов социального мягкого внимания для прогнозирования траектории движения пешеходов, TNNLS. [бумага] [код]
• Распутывание взаимодействия с толпой для прогнозирования траектории движения пешеходов, RAL. [бумага]
• VNAGT: Вариационная неавторегрессионная сеть преобразователей графов для многоагентного прогнозирования траекторий, транзакции IEEE в автомобильных технологиях. [бумага]
• Пространственно-временно-спектральный LSTM: переносимая модель для прогнозирования траектории движения пешеходов, TIV. [бумага]
• Целостный трансформатор: совместная нейронная сеть для прогнозирования траектории и принятия решений автономных транспортных средств, PR. [бумага]
• Tri-HGNN: изучение нейронных сетей с тройными политиками с объединенными иерархическими графами для прогнозирования траекторий пешеходов, PR. [бумага]
• Мультимодальное прогнозирование траектории транспортных средств с обратным обучением подкрепления и предотвращением риска на городских несигнализированных перекрестках, TITS. [бумага]
• Прогнозирование траектории автономного вождения на основе многомасштабного пространственно-временного графа, IET Intelligent Transport Systems. [бумага]
• Генерирующие состязательные сети социального самообслуживания для прогнозирования траектории движения человека, транзакции IEEE в области искусственного интеллекта. [бумага]
• CSIR: каскадные скользящие CVAE с итеративным социально-ориентированным переосмыслением прогнозирования траектории, TITS. [бумага]
• Мультимодальный маневр и прогнозирование траектории для автоматизированного вождения на автомагистралях с использованием трансформаторных сетей, RAL. [бумага]
• Модель трансформатора с учетом физики для прогнозирования траектории транспортных средств на автомагистралях, Транспортные исследования, часть C: Новые технологии. [бумага] [код]
• MacFormer: преобразователь, связанный с картой и агентом, для надежного прогнозирования траектории в реальном времени, RAL. [бумага]
• MRGTraj: новый неавторегрессивный подход к прогнозированию траектории движения человека, TCSVT. [бумага] [код]
• Иерархическое прогнозирование траектории на основе планирования с помощью поперечно-продольной декомпозиции для автономного вождения, TIV. [бумага]
• Traj-MAE: Маскированные автоэнкодеры для прогнозирования траектории, препринт arXiv arXiv: 2303.06697, 2023. [бумага]
• Прогнозирование траектории движения пешеходов с учетом неопределенности посредством распределительной диффузии, препринт arXiv arXiv:2303.08367, 2023. [бумага]
• Диффузионная модель для генерации GPS-траекторий, препринт arXiv arXiv:2304.11582, 2023. [бумага]
• Трансформатор Multiverse: решение, занявшее 1-е место на конкурсе Waymo Open Sim Agents Challenge 2023, семинаре CVPR 2023 по автономному вождению. [бумага] [веб-сайт]
• Joint-Multipath++ для агентов моделирования: решение, занявшее 2-е место в конкурсе Waymo Open Sim Agents Challenge 2023, семинар CVPR 2023 по автономному вождению. [бумага] [код]
• MTR++: многоагентное прогнозирование движения с симметричным моделированием сцены и управляемым запросом намерения, решение, занявшее 1-е место в конкурсе Waymo Open Motion Prediction Challenge 2023, семинар CVPR 2023 по автономному вождению. [бумага] [код]
• GameFormer: Теоретико-игровое моделирование и изучение интерактивного прогнозирования и планирования на основе трансформатора для автономного вождения, препринт arXiv arXiv: 2303.05760, 2023. [бумага] [код] [веб-сайт]
• GameFormer Planner: обучаемая интерактивная система прогнозирования и планирования для автономных транспортных средств, конкурс планирования nuPlan на семинаре CVPR 2023 по комплексному автономному вождению. [бумага] [код]
• trajdata: унифицированный интерфейс для нескольких наборов данных о траекториях человека, препринт arXiv arXiv:2307.13924, 2023. [бумага] [код]
• Помните о намерениях: прогнозирование траектории на основе ретроспективной памяти, CVPR 2022. [бумага] [код]
• STCrowd: мультимодальный набор данных для восприятия пешеходов в многолюдных сценах, CVPR 2022. [бумага] [код]
• Прогнозирование траектории транспортного средства работает, но не везде, CVPR 2022. [бумага] [код]
• Стохастическое предсказание траектории посредством диффузии неопределенности движения, CVPR 2022. [бумага] [код]
• Сеть невероятностной выборки для стохастического прогнозирования траектории движения человека, CVPR 2022. [бумага] [код]
• О состязательной устойчивости прогнозирования траектории автономных транспортных средств, CVPR 2022. [бумага] [код]
• Адаптивное прогнозирование траектории с помощью переносимого GNN, CVPR 2022. [бумага]
• На пути к надежному и адаптивному прогнозированию движения: перспектива причинного представления, CVPR 2022. [бумага] [код, код]
• Сколько наблюдений достаточно? Анализ знаний для прогнозирования траектории, CVPR 2022. [бумага]
• Обучение на всех транспортных средствах, CVPR 2022. [бумага] [код]
• Прогнозирование с помощью LiDAR с помощью обнаружения будущих объектов, CVPR 2022. [бумага] [код]
• Сквозное прогнозирование распределения траекторий на основе сеточных карт занятости, CVPR 2022. [бумага] [код]
• M2I: От факторизованного прогнозирования предельной траектории к интерактивному прогнозированию, CVPR 2022. [бумага] [код]
• GroupNet: Многомасштабные нейронные сети с гиперграфами для прогнозирования траекторий с помощью реляционного рассуждения, CVPR 2022. [бумага] [код]
• Чей это вообще трек? Повышение устойчивости к отслеживанию ошибок с помощью прогнозирования на основе сходства, CVPR 2022. [бумага]
• ScePT: Согласованные с ситуацией прогнозы траектории на основе политик для планирования, CVPR 2022. [бумага] [код]
• Пространственный преобразователь на основе графов с воспроизведением памяти для многопланового прогнозирования траектории движения пешеходов, CVPR 2022. [бумага] [код]
• MUSE-VAE: Многомасштабное VAE для долгосрочного прогнозирования траектории с учетом окружающей среды, CVPR 2022. [бумага]
• LTP: Прогнозирование траектории на основе полосы движения для автономного вождения, CVPR 2022. [бумага]
• ATPFL: Разработка модели автоматического прогнозирования траектории в рамках федеративной структуры обучения, CVPR 2022. [бумага]
• Прогнозирование траектории движения человека с помощью мгновенного наблюдения, CVPR 2022. [бумага]
• HiVT: Иерархический векторный преобразователь для многоагентного прогнозирования движения, CVPR 2022. [бумага] [код]
• Изучение представлений групп пешеходов для прогнозирования мультимодальной траектории, ECCV 2022. [бумага] [код]
• Социально-неявное: переосмысление оценки прогнозирования траектории и эффективность неявной оценки максимального правдоподобия, ECCV 2022. [бумага] [код] [веб-сайт]
• Иерархическая скрытая структура для мультимодального прогнозирования траектории транспортных средств, ECCV 2022. [бумага] [код]
• SocialVAE: Прогнозирование траектории движения человека с использованием временных латентных значений, ECCV 2022. [бумага] [код]
• Вертикальный просмотр: иерархическая сеть для прогнозирования траектории с помощью спектров Фурье, ECCV 2022. [бумага] [код]
• Трансформатор с перевернутым входом для вывода и прогнозирования поведения участников, ECCV 2022. [бумага]
• D2-TPred: Прерывистая зависимость для прогнозирования траектории на светофоре, ECCV 2022. [бумага] [код]
• Прогнозирование траектории движения человека с помощью нейронной социальной физики, ECCV 2022. [бумага] [код]
• Social-SSL: самоконтролируемое обучение представлению перекрестных последовательностей на основе преобразователей для многоагентного прогнозирования траекторий, ECCV 2022. [бумага] [код]
• В курсе истории: прогнозирование траектории с использованием данных о местном поведении, ECCV 2022. [бумага] [код]
• Сравнительное обучение на основе действий для прогнозирования траектории, ECCV 2022. [бумага]
• AdvDO: Реалистичные состязательные атаки для прогнозирования траектории, ECCV 2022. [бумага]
• ST-P3: Комплексное автономное вождение на основе машинного зрения посредством обучения пространственно-временным функциям, ECCV 2022. [бумага] [код]
• Социальная ОДУ: многоагентное прогнозирование траекторий с помощью нейронных обыкновенных дифференциальных уравнений, ECCV 2022. [бумага]
• Прогнозирование траектории движения человека на основе истории сцены, NeurIPS 2022. [бумага] [код]
• Прогнозирование управления по траектории для сквозного автономного вождения: простой, но надежный базовый уровень, NeurIPS 2022. [бумага] [код]
• Трансформатор движения с глобальной локализацией намерения и уточнением локального движения, NeurIPS 2022. [бумага] [веб-сайт]
• Моделирование взаимодействия с мультиплексным вниманием, NeurIPS 2022. [бумага] [код]
• Глубокое интерактивное прогнозирование и планирование движения: игры с моделями прогнозирования движения, конференция по обучению динамике и управлению (L4DC). [бумага] [веб-сайт]
• Социально интерпретируемое дерево для прогнозирования траектории движения пешеходов, AAAI 2022. [бумага] [код]
• Дополнительная контролируемая сеть для прогнозирования траектории движения пешеходов, AAAI 2022. [бумага] [код]
• Scene Transformer: унифицированная архитектура для прогнозирования будущих траекторий нескольких агентов, ICLR 2022. [бумага]
• В основном вы ходите в одиночку: анализ атрибуции функций при прогнозировании траектории, ICLR 2022. [бумага]
• Трансформаторы последовательного набора скрытых переменных для совместного многоагентного прогнозирования движения, ICLR 2022. [бумага] [код]
• ТОМАС: Вывод тепловой карты траектории с использованием изученной многоагентной выборки, ICLR 2022. [бумага]
• Внимание к графам с учетом пути для HD-карт в прогнозировании движения, ICRA 2022. [бумага]
• Прогнозирование траектории с помощью лингвистических представлений, ICRA 2022. [бумага]
• Использование плавного предварительного внимания для прогнозирования траектории нескольких агентов, ICRA 2022. [бумага] [веб-сайт]
• KEMP: Иерархическая сквозная глубокая модель на основе ключевых кадров для долгосрочного прогнозирования траектории, ICRA 2022. [бумага]
• Обобщение предметной области для формирования траектории движения на основе визуального представления, ICRA 2022. [бумага] [веб-сайт]
• Сеть графов глубокой концепции для прогнозирования траектории с учетом взаимодействия, ICRA 2022. [бумага]
• Условное прогнозирование траектории движения человека с использованием итеративных блоков внимания, ICRA 2022. [бумага]
• StopNet: Масштабируемое прогнозирование траектории и занятости для городского автономного вождения, ICRA 2022. [бумага]
• Анализ метапути на пространственно-временных графах для прогнозирования траектории движения пешеходов, ICRA 2022. [бумага] [веб-сайт]
• Распространение неопределенности состояния посредством прогнозирования траектории, ICRA 2022. [документ] [код]
• HYPER: Обученное прогнозирование гибридной траектории с помощью факторизованного вывода и адаптивной выборки, ICRA 2022. [бумага]
• Grouptron: Динамические многомасштабные сверточные сети на графах для группового прогнозирования траекторий плотной толпы, ICRA 2022. [бумага]
• Генеративная структура на основе кроссмодального преобразователя для прогнозирования траектории движения пешеходов, ICRA 2022. [бумага]
• Прогнозирование траектории для автономного вождения с помощью топометрической карты, ICRA 2022. [бумага] [код]
• CRAT-Pred: Прогнозирование траектории транспортного средства с помощью сверточных нейронных сетей с кристаллическими графами и многоголового самообслуживания, ICRA 2022. [бумага] [код]
• MultiPath++: эффективное объединение информации и агрегирование траекторий для прогнозирования поведения, ICRA 2022. [бумага]
• Мультимодальное прогнозирование движения с помощью нейронной сети на основе трансформатора для автономного вождения, ICRA 2022. [бумага]
• GOHOME: графически-ориентированная тепловая карта для будущей оценки движения, ICRA 2022. [бумага]
• TridentNetV2: Облегченные графические представления глобального плана для создания динамических траекторий, ICRA 2022. [бумага]
• Прогнозирование траектории гетерогенных агентов с учетом классовой неопределенности, IROS 2022. [бумага] [код] [trajdata]
• Прогнозирование траектории с помощью двухмасштабного контекстного слияния на основе графов, IROS 2022. [бумага] [код]
• Надежное прогнозирование траектории от состязательных атак, CoRL 2022. [бумага] [код]
• Планирование с диффузией для синтеза гибкого поведения, ICML 2022. [бумага] [веб-сайт]
• Синхронное двунаправленное прогнозирование траектории движения пешеходов с компенсацией ошибок, ACCV 2022. [бумага]
• AI-TP: Прогнозирование траектории с учетом взаимодействия на основе внимания для автономного вождения, IEEE T-IV, 2022. [бумага] [код]
• MDST-DGCN: многоуровневая динамическая сверточная сеть с пространственно-временными направленными графами для прогнозирования траекторий пешеходов, вычислительного интеллекта и нейронауки. [бумага]
• Пространственно-временная сверточная сеть на основе графов для прогнозирования траектории транспортного средства при автономном вождении, IEEE T-ITS, 2022. [бумага]
• Многоагентное прогнозирование траектории с помощью гетерогенной сети внимания к графам с расширенными краями, IEEE T-ITS, 2022. [бумага]
• Полностью сверточный кодер-декодер с механизмом внимания для практического прогнозирования траектории движения пешеходов, IEEE T-ITS, 2022. [бумага]
• STGM: Прогнозирование траектории транспортного средства на основе генеративной модели пространственно-временных характеристик, IEEE T-ITS, 2022. [бумага]
• Прогнозирование траектории для автономного вождения с использованием преобразователя внимания пространственно-временного графа, IEEE T-ITS, 2022. [бумага]
• Прогнозирование траектории транспортного средства с учетом намерения на основе пространственно-временной сети динамического внимания для Интернета транспортных средств, IEEE T-ITS, 2022. [бумага] [код]
• Прогнозирование траектории на основе сверточной нейронной сети с ориентированным графом с учетом предшествующего уровня, IEEE T-ITS, 2022. [бумага]
• DeepTrack: Легкое глубокое обучение для прогнозирования траектории транспортных средств на автомагистралях, IEEE T-ITS, 2022. [бумага]
• Интерактивное прогнозирование траектории с использованием метода глубокого обучения, интегрированного с картой рисков вождения, для окружающих транспортных средств на автомагистралях, IEEE T-ITS, 2022. [бумага]
• Прогнозирование траектории транспортного средства в подключенных средах с помощью гетерогенных контекстно-зависимых графовых сверточных сетей, IEEE T-ITS, 2022. [бумага]
• Нейронная сеть прогнозирования траектории и интерпретация модели на основе внимания к временным закономерностям, IEEE T-ITS, 2022. [бумага]
• Изучение разреженных графов взаимодействия частично обнаруженных пешеходов для прогнозирования траектории, IEEE RA-L, 2022. [бумага] [код]
• ГАММА: Модель общего прогнозирования движения агента для автономного вождения, RAL. [бумага] [код]
• Пошаговые целевые сети для прогнозирования траектории, RAL. [бумага] [код]
• GA-STT: Прогнозирование траектории движения человека с помощью пространственно-временного преобразователя с групповым пониманием, RAL. [бумага]
• Долгосрочное четырехмерное прогнозирование траектории с использованием генеративно-состязательных сетей, Транспортные исследования, часть C: Новые технологии. [бумага]
• Система контекстно-зависимого прогнозирования траектории пешеходов для автоматизированных транспортных средств, Транспортные исследования, часть C: Новые технологии. [бумага]
• Объяснимое предсказание мультимодальной траектории с использованием моделей внимания, Транспортные исследования, часть C: Новые технологии. [бумага]
• CSCNet: Сеть контекстной семантической согласованности для прогнозирования траектории в многолюдных местах, PR. [бумага]
• CSR: Каскадный условный вариационный автоэнкодер с социально-ориентированной регрессией для прогнозирования траектории движения пешеходов, PR. [бумага]
• Внимание: последовательное прогнозирование траектории движения пешеходов, журнал датчиков IEEE. [бумага]
• Метод прогнозирования траектории транспортного средства в сочетании с тенденцией движения транспортного средства Ego при механизме двойного внимания, транзакции IEEE по измерительным приборам и измерениям. [бумага]
• Сеть свертки графов с учетом пространственно-временного взаимодействия и распределения траекторий для прогнозирования мультимодальных траекторий пешеходов, транзакции IEEE по приборам и измерениям. [бумага]
• Глубокий кодер-декодер-NN: модель прогнозирования и коррекции траектории автономного транспортного средства на основе глубокого обучения, Physica A: Статистическая механика и ее приложения. [бумага]
• PTPGC: прогнозирование траектории пешехода с помощью графической сети внимания с ConvLSTM, робототехникой и автономными системами. [бумага]
• GCHGAT: прогнозирование траектории пешехода с использованием сетей внимания с иерархическими графами с групповыми ограничениями, Applied Intelligence. [бумага]
• Прогнозирование траектории транспортных средств с использованием рекуррентной сети VAE, доступ IEEE. [бумага] [код]
• SEEM: модель последовательности, основанная на энтропии энергии, для комплексного прогнозирования траектории движения пешехода, TPAMI. [бумага]
• PTP-STGCN: прогнозирование траектории пешехода на основе сверточной нейронной сети пространственно-временного графа, прикладной интеллект. [бумага]
• Распределение траекторий: новое описание движения для прогнозирования траектории, Computational Visual Media. [бумага]
• Прогнозирование траектории автономного вождения на основе многомасштабного пространственно-временного графа IET Intelligent Transport Systems. [бумага]
• Прогнозирование траектории на основе непрерывного обучения с использованием сетей с расширенной памятью, систем, основанных на знаниях. [бумага]
• Atten-GAN: прогнозирование траектории движения пешехода с помощью GAN на основе механизма внимания, когнитивных вычислений. [бумага]
• EvoSTGAT: Развивающиеся сети внимания на пространственно-временных графах для прогнозирования траекторий пешеходов, нейрокомпьютеры. [бумага]
• Повышение осведомленности о контексте при прогнозировании движения, семинары CVPR 2022. [документ] [код]
• Целенаправленные самообслуживаемые рекуррентные сети для прогнозирования траектории, семинары CVPR, 2022 г. [бумага] [код]
• Важность зависит от вашего внимания: прогноз важности агентов для автономного вождения, семинары CVPR, 2022 г. [бумага]
• MPA: Архитектура на основе MultiPath++ для прогнозирования движения, CVPR Workshops 2022. [бумага] [код]
• TPAD: Определение эффективных прогнозов траектории под руководством модели обнаружения аномалий траектории, arXiv:2201.02941, 2022. [бумага]
• Wayformer: прогнозирование движения с помощью простых и эффективных сетей внимания, препринт arXiv arXiv: 2207.05844, 2022. [бумага]
• PreTR: Трансформатор пространственно-временного неавторегрессионного прогнозирования траектории, препринт arXiv arXiv:2203.09293, 2022. [бумага]
• LatentFormer: Многоагентное моделирование взаимодействия и прогнозирование траектории на основе трансформатора, препринт arXiv arXiv:2203.01880, 2022. [бумага]
• Прогнозирование разнообразных множественных траекторий с использованием двухэтапной сети прогнозирования, обученной с учетом потери полосы движения, препринт arXiv arXiv:2206.08641, 2022. [бумага]
• Состязательное обучение прогнозированию траектории с полуконтролем на основе семантики, препринт arXiv arXiv:2205.14230, 2022. [бумага]
• Прогнозирование гетерогенных траекторий с помощью обучения графам рисков и сцен, препринт arXiv arXiv: 2211.00848, 2022. [бумага]
• GATraj: Модель прогнозирования многоагентной траектории на основе графов и внимания, препринт arXiv arXiv:2209.07857, 2022. [бумага] [код]
• Сети с поддержкой динамических групп для многоагентного прогнозирования траекторий с помощью реляционного рассуждения, препринт arXiv arXiv:2206.13114, 2022. [бумага]
• Преимущества совместной неопределенности Многоагентное мультимодальное прогнозирование траекторий, препринт arXiv arXiv:2207.05195, 2022. [бумага] [код]
• Управляемое условное распространение для моделирования управляемого трафика, препринт arXiv arXiv:2210.17366, 2022. [бумага] [веб-сайт]
• PhysDiff: Модель диффузии движений человека, управляемая физикой, препринт arXiv arXiv:2212.02500, 2022. [бумага]
• MPA: Архитектура на основе MultiPath++ для прогнозирования движения, Семинар CVPR по автономному вождению, 2022 г. [бумага] [код]
• Совместная неопределенность в многоагентном прогнозировании траекторий, NeurIPS 2021. [бумага]
• GRIN: Сеть генеративных связей и намерений для прогнозирования многоагентных траекторий, NeurIPS 2021. [бумага] [код]
• LibCity: открытая библиотека для прогнозирования трафика, SIGSPATIAL 2021. [бумага] [код]
• Прогнозирование траекторий транспортных средств в городских сценариях с помощью трансформаторных сетей и дополненной информации, Симпозиум IEEE по интеллектуальным транспортным средствам (IV, 2021 г.). [бумага]
• Социальный этап: пространственно-временной мультимодальный прогноз траектории будущего, ICRA 2021. [бумага]
• AVGCN: Прогнозирование траектории с использованием сверточных сетей графов, управляемых вниманием человека, ICRA 2021. [бумага]
• Исследование динамического контекста для прогнозирования многопутевой траектории, ICRA 2021. [бумага] [код]
• Прогнозирование траектории пешехода с использованием контекстно-дополненных трансформаторных сетей, ICRA 2021. [бумага] [код]
• Нейронная сеть спектрально-временного графа для прогнозирования траектории, ICRA 2021. [бумага]
• Многоагентное прогнозирование траектории с учетом перегрузок для предотвращения столкновений, ICRA 2021. [бумага] [код]
• Упреждающая навигация в толпе посредством вероятностного прогнозирования будущих движений пешеходов, ICRA 2021. [бумага]
• AgentFormer: Трансформаторы с учетом агентов для социально-временного многоагентного прогнозирования, ICCV 2021. [бумага] [код] [веб-сайт]
• Разнородная выборка на основе вероятности для прогнозирования траектории, ICCV 2021. [бумага] [код]
• MG-GAN: модель с несколькими генераторами, предотвращающая нераспределение выборок при прогнозировании траектории движения пешеходов, ICCV 2021. [бумага] [код]
• Сеть пространственно-временной согласованности для прогнозирования траекторий с малой задержкой, ICCV 2021. [бумага]
• Три шага к прогнозированию мультимодальной траектории: кластеризация, классификация и синтез модальности, ICCV 2021. [бумага]
• От целей, маршрутных точек и путей к долгосрочному прогнозированию траектории движения человека, ICCV 2021. [бумага] [код]
• Куда вы направляетесь? Динамическое прогнозирование траектории с примерами экспертных целей, ICCV 2021. [бумага] [код]
• DenseTNT: Сквозное прогнозирование траектории на основе плотных наборов целей, ICCV 2021. [бумага]
• Прогнозирование движения с учетом безопасности с помощью невидимых транспортных средств для автономного вождения, ICCV 2021. [бумага] [код]
• ЛОКИ: Долгосрочные и ключевые намерения в области прогнозирования траектории, ICCV 2021. [бумага] [набор данных]
• Прогнозирование траектории движения человека с помощью контрфактического анализа, ICCV 2021. [документ] [код]
• Персонализированное прогнозирование траектории посредством дискриминации распределения, ICCV 2021. [бумага] [код]
• Неограниченное взаимодействие соседей для прогнозирования гетерогенных траекторий, ICCV 2021. [бумага] [код]
• Социальный NCE: контрастное обучение социально-ориентированных представлений движения, ICCV 2021. [бумага] [код]
• RAIN: Усиленная гибридная сеть вывода внимания для прогнозирования движения, ICCV 2021. [бумага]
• Сеть временных пирамид для прогнозирования траектории движения пешеходов с множественным контролем, AAAI 2021. [бумага]
• SCAN: сеть, учитывающая пространственный контекст, для совместного прогнозирования намерений нескольких агентов, AAAI 2021. [бумага]
• Сверточная сеть на распутанных многореляционных графах для прогнозирования траекторий пешеходов, AAAI 2021. [бумага] [код]
• MotionRNN: гибкая модель для прогнозирования видео с изменяющимися в пространстве и времени движениями, CVPR 2021. [бумага]
• Мультимодальное прогнозирование движения с помощью многослойных трансформаторов, CVPR 2021. [бумага] [код] [веб-сайт]
• SGCN: Сеть свертки разреженных графов для прогнозирования траектории движения пешеходов, CVPR 2021. [бумага] [код]
• LaPred: Прогнозирование мультимодальных будущих траекторий динамических агентов с учетом полосы движения, CVPR 2021. [бумага]
• Разделяй и властвуй для прогнозирования разнообразных траекторий с учетом полосы движения, CVPR 2021. [бумага]
• Euro-PVI: Взаимодействие пешеходов с транспортными средствами в густонаселенных городских центрах, CVPR 2021. [бумага] [набор данных]
• Прогноз траектории с скрытой моделью энергии на основе энергии, CVPR 2021. [Paper] [CODE]
• Общий прогноз межмодальной траектории для автономного вождения, CVPR 2021. [Paper]
• Прогнозирование траектории траектории пешеходов и эго-транспортных средств от монокулярной камеры, CVPR 2021. [Paper] [Код]
• Интерпретируемые социальные якоря для прогнозирования траектории человека в толпе, CVPR 2021. [Paper]
• Интроверт: прогноз траектории человека посредством условного трехмерного внимания, CVPR 2021. [Paper]
• MP3: унифицированная модель для карты, восприятия, прогнозирования и плана, CVPR 2021. [Paper]
• FROFTICSIM: Обучение имитации реалистичного многоагентного поведения, CVPR 2021. [Paper]
• Мультимодальная сеть трансформаторов для прогнозирования пешеходных траекторий, IJCAI 2021. [Paper] [Код]
• Декодер Fusion RNN: контекст и взаимодействие, осведомленные о декодерах для прогнозирования траектории, IROS 2021. [Paper]
• Совместное намерение и прогноз траектории на основе трансформатора, IROS 2021. [Paper]
• Прогнозирование траектории на основе маневров для автомобилей с самостоятельным вождением с использованием пространственно-временных сверточных сетей, IROS 2021. [Paper]
• Многочисленные контекстуальные сигналы интегрировали прогноз траектории для автономного вождения, IROS 2021. [Paper]
• Multixnet: многокаллельный мультимодальный прогноз движения, IEEE интеллектуальных транспортных средств (IV 2021). [бумага]
• Прогнозирование траектории для автономного вождения, основанное на многоуровневом внимании с помощью совместного представления с агентом-картой, симпозиума IEEE интеллектуальных транспортных средств (IV 2021). [бумага]
• Social-Iwstcnn: социальная взаимодействие, взвешенная на взаимодействие, пространственно-временная сверточная нейронная сеть для прогнозирования пешеходных траекторий в сценариях городского трафика, IV 2021. [Paper]
• Создание сценариев с разнообразным пешеходным поведением для автономного тестирования транспортных средств, конференция по обучению роботам (CORL 2021). [Paper] [Код]
• Прогнозирование мультимодальной траектории, обусловленное при пересечке полосы движения, CORL 2021. [Paper] [CODE]
• Обучение прогнозированию траекторий транспортных средств с помощью модельного планирования, Corl 2021. [Paper]
• Прогноз траекторий по позу для уязвимых дорожных потребителей, использующих рецидивирующие нейронные сети, Международная конференция по распознаванию образцов (ICPR 2021). [бумага]
• Graphtcn: пространственно-временное моделирование взаимодействия для прогнозирования траектории человека, WACV 2021. [Paper]
• Прогнозирование долгосрочного траектории, управляемого целями, WACV 2021. [Paper]
• Прогнозы мультимодальной траектории для автономного вождения без подробной предыдущей карты, WACV 2021. [Paper]
• Самостоятельная сеть пространственной графики для прогнозирования пешеходной траектории для контекста, Международная конференция IEEE по обработке изображений (ICIP 2021). [Paper] [Код]
• S2Tnet: пространственно-временные трансформаторные сети для прогнозирования траектории при автономном вождении, Азиатская конференция по машинному обучению 2021. [Paper] [Код]
• Обучение структурированным представлениям пространственной и интерактивной динамики для прогнозирования траектории в переполненных сценах, IEEE Robotics and Automation Letters 2021 [Paper], [Code]
• Прогнозирование траектории с использованием эквивалентной непрерывной свертки, ICLR 2021. [Paper] [Код]
• Tridentnet: условная генеративная модель для динамической генерации траекторий, Международная конференция по интеллектуальным автономным системам 2021. [Paper]
• Главная: выходной карта для будущей оценки движения, ITSC 2021. [Paper]
• График и повторяющаяся прогноз траектории траектории транспортных средств на основе нейронной сети для вождения на шоссе, ITSC 2021. [Paper]
• Внимание SCSG: эгоистичный звездный график с вниманием к прогнозу пешеходной траектории, Международная конференция по системам баз данных для передовых приложений (Dasfaa 2021). [бумага]
• Использование прогнозирования траектории для обнаружения аномалий видео пешеходов, серия симпозиумов IEEE о вычислительном интеллекте (SSCI 2021). [Paper] [Код]
• Действительно ли модели прогнозирования траектории в социальном отношении
• Инъекция знаний в предикторы траектории транспортных средств, управляемые данными, транспортные исследования: часть C. [Paper] [Код]
• Декодирование пешеходных и автоматизированных взаимодействий транспортных средств с использованием захватывающей виртуальной реальности и интерпретируемого глубокого обучения, исследования транспорта: Часть C. [Paper]
• Прогнозирование человеческой траектории в толпе: глубокая перспектива обучения, IEEE транзакции по интеллектуальным транспортным системам. [Paper] [Код]
• Nettraj: модель прогнозирования траектории транспортных средств на основе сети с направленным представлением и механизмами пространственно-временного внимания, сиськи. [бумага]
• Пространственно-временный график с двойным актуальным сетью для многоагентного прогнозирования и отслеживания, сиськи. [бумага]
• Иерархическая структура для интерактивного прогнозирования поведения гетерогенных участников трафика на основе нейронной сети графиков. [бумага]
• TRAJGAIL: генерирование траекторий городских транспортных средств с использованием генеративного состязательного имитационного обучения, исследования транспортных исследований C. [Paper] [Код]
• Прогнозирование траектории транспортных средств с использованием генеративной состязательной сети с функциями дерева синтаксиса височной логики, робототехникой IEEE и писем автоматизации. [бумага]
• Прогнозирование траектории транспортных средств с использованием LSTM с механизмами пространственно-временного внимания, журнал IEEE Intelly Transportation Systems. [Paper] [Код]
• Длинный кратковременный прогноз продольной траектории транспортных средств на основе человека в связанной и автономной среде транспортных средств, протокол исследования транспорта. [бумага]
• Временная пирамидальная сеть с пространственно-временным вниманием к прогнозированию пешеходных траекторий, транзакциям IEEE по сетевой науке и технике. [бумага]
• Эффективная пространственно -временная модель, основанная на закрытых линейных единицах для прогнозирования траектории, нейрокомпьютинг. [бумага]
• SRAI-LSTM: LSTM с учетом взаимодействия, основанная на социальных отношениях, для прогнозирования траектории человека, нейрокомпьютинг. [бумага]
• AST-GNN: Нейронная сеть для пространственно-временного графика для прогнозирования пешеходных траекторий, с учетом взаимодействия, нейрокомпьютинг. [бумага]
• Multi-PPTP: многочисленные вероятностные пешеходные траектории в сложной сцене соединения, транзакции IEEE в интеллектуальных транспортных системах. [бумага]
• Новый предиктор траектории на графике с псевдо-оркестром, TNNLS. [бумага]
• Крупномасштабная генерация траектории GPS с использованием карты на основе двухэтажных GAN, журнала Data Science. [Paper] [Код]
• Поза и семантическая карта вероятностный прогноз уязвимых траекторий дорожных пользователей, IEEE транзакций на интеллектуальных транспортных средствах. [бумага]
• Sti-Gan: Мультимодальное предсказание пешеходных траекторий с использованием пространственно-временных взаимодействий и генеративной состязательной сети, IEEE Access. [бумага]
• Целостная LSTM для прогнозирования пешеходной траектории, наконечник. [бумага]
• Прогноз пешеходной траектории с сверточными нейронными сетями, Pr. [бумага]
• Модель прогнозирования траектории на основе LSTM для велосипедиста, используя множественные взаимодействия с окружающей средой, PR. [бумага]
• Прогнозирование и поколение траектории человека с использованием моделей LSTM и Gans, PR. [бумага]
• Прогнозирование траектории транспортных средств и генерация с использованием моделей LSTM и Gans, PLOS One. [бумага]
• Bitrap: Прогноз двунаправленной пешеходной траектории с многомодальной оценкой целей, RAL. [Paper] [Код]
• Кинематическая модель для прогнозирования траектории в общих сценариях шоссе, Рал. [Paper] [Код]
• Прогнозирование траектории в автономном вождении с помощью вспомогательных потерь, возглавляемой полосой, RAL. [бумага]
• Прогнозирование траектории транспортного средства с использованием генеративной состязательной сети с функциями дерева синтаксиса временной логики, RAL. [бумага]
• TRA2TRA: Прогноз траектории к тетральности с глобальной социальной пространственно-временной внимательной нейронной сетью, RAL. [бумага]
• Социальный график сверток LSTM для прогнозирования пешеходов, интеллектуальных транспортных систем IET. [бумага]
• HSTA: иерархическая модель пространственно-временного внимания для прогнозирования траектории, транзакции IEEE на транспортных технологиях (TVT). [бумага]
• Сеть-экологическую сеть для прогнозирования траектории транспортных средств, TVT. [бумага]
• Куда они идут? Прогнозирование поведения человека в многолюдных сценах, транзакции ACM на мультимедийных компьютерах, коммуникациях и приложениях (TOMM). [бумага]
• Прогнозирование многоагентной траектории с слиянием пространственно-временной последовательности, транзакции IEEE на мультимедиа (TMM). [бумага]
• EvolveGraph: предсказание многоагентного траектории с динамическим реляционным рассуждением, Neurips 2020. [Paper]
• V2Vnet-транспортное средство для транспортных средств для совместного восприятия и прогнозирования, ECCV 2020. [Paper]
• Smart- Одновременный многоагентный прогноз рецидивирующей траектории, ECCV 2020. [Paper]
• Simaug- Обучение надежных представлений от моделирования для прогнозирования траектории, ECCV 2020. [Paper]
• Учебные полосы движения. Представления графика для прогнозирования движения, ECCV 2020.
• Неявная скрытая переменная модель для прогнозирования движения сцены, ECCV 2020. [Paper]
• Разнообразное и допустимое прогнозирование траектории через мультимодальное понимание контекста, ECCV 2020. [Paper]
• Семантический синтез пешеходного локомоции, ACCV 2020. [Paper]
• Карты траектории ядра для мультимодального вероятностного прогноза движения, CORL 2019. [Paper] [CODE]
• Social-Wagdat: прогноз траектории с учетом взаимодействия с помощью сети с двойным привлечением графика Wasserstein, 2020. [Paper]
• Социальное NCE: Контрастное обучение социально ожидающему движению. [Paper], [код]
• Прогноз траекторий по позу для уязвимых дорожных пользователей, использующих рецидивирующие нейронные сети, международные семинары ICPR и проблемы 2020 года. [Paper]
• EvolveGraph: предсказание многоагентного траектории с динамическим реляционным рассуждением, Neurips 2020. [Paper]
• Пространственно-временные графические трансформаторные сети для предсказания пешеходной траектории, ECCV 2020. [Paper]
• Это не путешествие, а предсказание кондиционированной траектории конечной точки, ECCV 2020. [Paper]
• Как я могу увидеть свое будущее? FVTRAJ: Использование вида от первого лица для прогнозирования пешеходной траектории, ECCV 2020. [Paper]
• Динамический и статический контекст-плавный LSTM для многоагентного прогнозирования движения, ECCV 2020. [Paper]
• Прогнозирование человеческой траектории в толпе: глубокая перспектива обучения, 2020. [Paper], [Код]
• SIMAUG: Обучение надежных представлений от 3D -симуляции для прогнозирования траектории пешеходов в невидимых камерах, ECCV 2020. [Paper], [Код]
• DAG-NET: Двойная внимательная графическая нейронная сеть для прогнозирования траектории, ICPR 2020. [Paper] [Код]
• Раскрытие человеческой динамики для прогнозирования пешеходного локомоции с шумным надзором, WACV 2020. [Paper]
• Social-Wagdat: прогноз траектории с учетом взаимодействия с помощью сети с двойным привлечением графика Wasserstein, 2020. [Paper]
• Social-STGCNN: Социальная пространственная мощность-временная графическая сверточная нейронная сеть для прогнозирования траектории человека, CVPR 2020. [Paper], [Код]
• Сад проклятых дорожек: к предсказанию многонадежных траекторий, CVPR 2020. [Paper], [CODE/DATASET]
• Раскрытие человеческой динамики для прогнозирования пешеходного локомоции с шумным надзором, WACV 2020. [Paper]
• Прогноз траекторий по позе уязвимых пользователей дорожного движения, SSCI 2019. [Paper]
• TRAJECTRON: вероятностное моделирование многоагентных траекторий с динамическими пространственно-временными графами, ICCV 2019. [Paper] [CODE]
• STGAT: моделирование пространственных временных взаимодействий для прогнозирования траектории человека, ICCV 2019. [Paper] [Код]
• Оценка будущего движения на уровне экземпляра на одном изображении на основе порядковой регрессии, ICCV 2019. [Paper]
• Прогнозирование траектории социальной и сцены и сцены в многолюдных пространствах, ICCV Workshop 2019. [Paper] [Код]
• Стохастическое моделирование отбора проб для прогнозирования траектории пешеходов, IROS 2019. [Paper]
• Долгосрочный прогноз траекторий движения с использованием кластеров гомологии пути, IROS 2019. [Paper]
• Starnet: прогноз траектории пешеходов с использованием глубокой нейронной сети в Star Topology, Iros 2019. [Paper]
• Обучение генеративным социальным моделям пешеходного движения, IROS 2019. [Paper]
• Прогноз пешеходной траектории с учетом ситуации с моделью пространственно-временного внимания, CVWW 2019. [Paper]
• Прогнозы пути с использованием атрибутов объекта и семантической среды, Visigrapp 2019. [Paper]
• Планирование вероятностного пути с использованием прогнозирования траектории препятствий, Cods-Comad 2019. [Paper]
• Прогнозирование траектории человека с использованием состязательной потери, Heart 2019. [Paper], [Код]
• Социальные способы: изучение многомодальных распределений пешеходных траекторий с GANS, CVPR 2019.
• Заглядывая в будущее: прогнозирование деятельности и мест будущего человека в видео, CVPR 2019. [Paper], [Код]
• Обучение вывода отношений для будущего прогноза траектории, CVPR 2019. [Paper]
• Traphic: прогноз траектории в плотном и гетерогенном трафике с использованием взвешенных взаимодействий, CVPR 2019. [Paper]
• В каком пути вы идете? Имитативное обучение решений для прогнозирования пути в динамических сценах, CVPR 2019. [Paper]
• Преодоление ограничений сетей плотности смеси: структура выборки и подгонки для мультимодального будущего прогноза, CVPR 2019. [Paper] [Code]
• Софи: внимательный ган для прогнозирования путей, соответствующих социальным и физическим ограничениям, CVPR 2019. [Paper] [Код]
• Пешеходный путь, поза и прогнозирование намерения через гауссовые динамические модели и распознавание пешеходных активностей, 2019. [Paper]
• Мультимодальное прогнозирование движения с мультимодальным взаимодействием для автономного перекрестка улицы, 2019. [Paper]
• Чем проще, тем лучше: постоянная скорость для прогнозирования движения пешеходов, 2019. [Paper]
• Прогноз пешеходной траектории в чрезвычайно многолюдных сценариях, 2019. [Paper]
• SRLSTM: Уточнение штата для LSTM к прогнозу пешеходной траектории, 2019. [Paper]
• Внимание местоположения для прогнозирования пешеходов, WACV 2019. [Paper]
• Прогнозирование пешеходных траекторий в чрезвычайно многолюдных сценариях, датчики, 2019. [Paper]
• Прогнозирование траектории и поведения дорожных агентов с использованием спектральной кластеризации в Graph-LSTMS, 2019. [Paper] [Code]
• Совместное прогнозирование кинематических траекторий в сцене-транспортных средних сценах, ICCV 2019. [Paper]
• Анализ потери разнообразия в контексте вероятностного прогноза траектории, ICCV 2019. [Paper]
• Взгляд на отношения для будущего прогноза траектории, ICCV 2019. [Paper]
• Совместно обучаемое поведение и планирование траектории для самостоятельного вождения, IROS 2019. [Paper]
• Обмен-это забота: социально совместимые автономные переговоры о перекрестке, IROS 2019. [Paper]
• Вывод: промежуточные представления для будущего прогнозирования, IROS 2019. [Paper] [Код]
• Глубокое прогнозирующее автономное вождение с использованием многоагентных совместных траекторий и правил движения, IROS 2019. [Paper]
• Нейротрактика: нейроэволюционный подход к местному государственному обучению траектории для автономных транспортных средств, IROS 2019. [Paper]
• Городская уличная предсказание траектории с несколькими классными сетями LSTM, IROS 2019. [N/A]
• Пространственно -временное изучение направленной неопределенности в городской среде с сети плотности плотности ядра, IROS 2019. [Paper]
• Условная генеральная нейронная система для вероятностного прогноза траектории, IROS 2019. [Paper]
• Многоагентное отслеживание и вероятностное поведение с учетом взаимодействия и прогнозирования вероятностного поведения посредством состязательного обучения, ICRA 2019. [Paper]
• Общее отслеживание и вероятностное предсказание и ее применение в автономном вождении, IEEE Trans. Интел. Транспорт. Systems, 2019. [Paper]
• Координация и прогнозирование траектории для взаимодействия транспортных средств с помощью байесовского генеративного моделирования, IV 2019. [Paper]
• Генеративное обучение Wasserstein с кинематическими ограничениями для вероятностного интерактивного прогнозирования поведения вождения, IV 2019. [Paper]
• GRIP: Графический прогноз траектории взаимодействия, ITSC 2019. [Paper]
• Agen: адаптируемые сети прогнозирования генеративного прогнозирования для автономного вождения, IV 2019. [Paper]
• Traphic: прогноз траектории в плотном и гетерогенном трафике с использованием взвешенных взаимодействий, CVPR 2019. [Paper], [Код]
• Многоэтапное прогнозирование карт сетки занятости с повторяющимися нейронными сетями, CVPR 2019. [Paper]
• Argoverse: 3D -отслеживание и прогнозирование с помощью богатых карт, CVPR 2019 [Paper]
• Надежное алеаторическое моделирование для будущей локализации транспортных средств, CVPR 2019. [Paper]
• Прогноз занятости пешеходов для автономных транспортных средств, IRC 2019. [Paper]
• Прогнозирование пути на основе контекста для целей с динамикой переключения, 2019. [Paper]
• Глубокие имитационные модели для гибкого вывода, планирования и контроля, 2019. [Paper]
• Вывод: промежуточные представления для будущего прогноза, 2019. [Paper] [Code]
• Многоагентное тензорное слияние для прогнозирования контекстуальной траектории, 2019. [Paper]
• Контекстное прогнозирование движения пешеходов в городских перекрестках, 2018. [Paper]
• Общее вероятностное распознавание и прогнозирование интерактивной ситуации: от виртуального до реального, ITSC 2018. [Paper]
• Общая структура отслеживания транспортных средств, способная обрабатывать окклюзии на основе модифицированного фильтра частиц смеси, IV 2018. [Paper]
• Предсказание многомодальной траектории окружающих транспортных средств с LSTM на основе маневров, 2018. [Paper]
• Прогнозирование последовательности траектории транспортного средства через архитектуру энкодера LSTM-декодера, 2018. [Paper]
• R2P2: репараметризованная политика толкания для разнообразного, точного прогнозирования пути генеративного пути, ECCV 2018. [Paper]
• Прогнозирование траекторий транспортных средств с использованием крупномасштабных априоров движения, IV 2018. [Paper]
• Прогнозирование траектории транспортных средств путем интеграции подходов на основе физики и маневров с использованием интерактивных нескольких моделей, 2018. [Paper]
• Прогноз движения актеров дорожного движения для автономного вождения с использованием глубоких сверточных сетей, 2018. [Paper]
• Генеративное многоагентное поведенческое клонирование, 2018. [Paper]
• Глубокое обучение последовательности с помощью вспомогательной информации для прогнозирования трафика, KDD 2018. [Paper], [Код]
• Модель, управляемая данными для прогнозирования движения пешеходов, загрязненных объектами, ICRA 2018. [Paper]
• Переместить, посещать и предсказать: нейронная модель, основанная на внимании для прогнозирования движения людей, письма о распознавании образцов 2018. [Paper]
• GD-GAN: Генеративные состязательные сети для прогнозирования траектории и обнаружения групп в толпе, ACCV 2018, [Paper], [Demo]
• SS-LSTM: иерархическая модель LSTM для прогнозирования пешеходов, WACV 2018. [Paper]
• Социальное внимание: моделирование внимания в толпе человека, ICRA 2018. [Paper] [CODE]
• Пешеходное предсказание, планируя с использованием глубоких нейронных сетей, ICRA 2018. [Paper]
• Совместное долгосрочное прогнозирование движения человека с использованием подхода на основе социальной силы, основанного на планировании, ICRA 2018. [Paper]
• Прогнозирование движения человека в рамках социальной группировки, IROS 2018. [Paper]
• Локализация будущего человека в видео от первого лица, CVPR 2018. [Paper]
• Social Gan: социально приемлемые траектории с генеративными состязательными сетями, CVPR 2018. [Paper] [CODE]
• Группа LSTM: прогноз траектории группы в переполненных сценариях, ECCV 2018. [Paper]
• MX-LSTM: смешивание треклетов и висков для совместного прогнозирования траекторий и поза головы, CVPR 2018. [Paper]
• Прогнозирование намерений пешеходов с помощью траекторий движения с использованием сложенных повторяющихся нейронных сетей, 2018. [Paper]
• Переносимые модели прогнозирования движения пешеходов на пересечениях, 2018. [Paper]
• Проблема с вероятностным прогнозом движения на основе карты, принимая во внимание участников дорожного движения, 2018. [Paper]
• Вычислительно эффективная модель для прогнозирования движения пешеходов, ECC 2018. [Paper]
• Прогноз траектории контекста, ICPR 2018. [Paper]
• Набор прогнозирования пешеходов в городских условиях с учетом формализованных правил движения, ITSC 2018. [Paper]
• Создание предварительных знаний: модель прогнозирования пешеходов на основе Марков с использованием городских экологических данных, ICARCV 2018. [Paper]
• Информация о глубине, подсчитывая толпу для сложных сцен толпы, 2018. [Paper]
• Отслеживание по прогнозам: глубокая генеративная модель для локализации и отслеживания Mutli-Persion, WACV 2018. [Paper]
• «Видеть - это вера»: прогнозирование пешеходной траектории с использованием визуального придумывания внимания, WACV 2018. [Paper]
• Долгосрочное встроенное прогноз людей в сценах трафика в условиях неопределенности, CVPR 2018. [Paper], [Code+Data]
• Кодирование взаимодействия толпы с глубокой нейронной сетью для прогнозирования траектории пешеходов, CVPR 2018. [Paper], [Код]
• Мультиполицитическое принятие решений для автономного вождения с помощью прогнозирования поведения на основе изменений, 2017. [Paper]
• Вероятностное долгосрочное прогноз для автономных транспортных средств, IV 2017. [Paper]
• Прогнозирование вероятностной траектории транспортных средств над картой сетки занятости через рецидивирующую нейронную сеть, ITSC 2017. [Paper]
• Желание: отдаленное будущее прогноз в динамических сценах с взаимодействующими агентами, CVPR 2017. [Paper] [Код]
• Подражая поведению драйверов с помощью генеративных состязательных сетей, 2017. [Paper] [Code]
• Infogail: интерпретируемое имитационное обучение на визуальных демонстрациях, 2017. [Paper] [Code]
• Долгосрочное планирование с помощью краткосрочного прогноза, 2017. [Paper]
• Долгосрочный прогноз пути в городских сценариях с использованием круговых распределений, 2017. [Paper]
• Прогнозирование визуального пути с глубоким обучением с одного изображения, 2016. [Paper]
• Пройдя вперед: модель во главе со социальной силой, 2017. [Paper]
• Сертифицированный вероятностный прогноз пешеходов в реальном времени, 2017. [Paper]
• Многократный подход к прогнозированию движения человека, ICRA 2017. [Paper]
• Прогнозирование интерактивной динамики пешеходов с фиктивной игрой, CVPR 2017. [Paper]
• Прогнозируется правдоподобные пути в сценах толпы, IJCAI 2017. [Paper]
• Bi-Prediction: прогноз траектории пешеходов, основанный на двунаправленной классификации LSTM, Dicta 2017. [Paper]
• Агрессивный, напряженный или застенчивый? Определение личностных черт из толпы видео, IJCAI 2017. [Paper]
• Метод на основе естественного зрения для прогнозирования поведения пешеходов в городской среде, ITSC 2017. [Paper]
• Прогнозирование траектории человека с использованием пространственно осознанных моделей глубокого внимания, 2017. [Paper]
• Мягкое + привязанное внимание: структура LSTM для прогнозирования траектории человека и обнаружения ненормальных событий, 2017. [Paper]
• Прогнозирование интерактивной динамики пешеходов с фиктивной игрой, CVPR 2017. [Paper]
• Social LSTM: прогноз траектории человека в многолюдных пространствах, CVPR 2016. [Paper] [Код]
• Сравнение и оценка моделей движения пешеходов для систем безопасности транспортных средств, ITSC 2016. [Paper]
• Возраст и групповое поведение пешеходов: от наблюдений до моделирования, 2016. [Paper]
• Structural-RNN: глубокое обучение по пространственно-временным графам, CVPR 2016. [Paper] [Код]
• Долгосрочный прогноз движения пешеходов, ICRA 2016. [Paper]
• На основе контекста обнаружение пешеходного пересечения намерения для автономного вождения в городской среде, IROS 2016. [Paper]
• Новые алгоритмы на основе планирования для прогнозирования движения человека, ICRA 2016. [Paper]
• Изучение социального этикета: понимание траектории человека в переполненных сценах, ECCV 2016. [Paper] [Код]
• GLMP-REALTIME PEDESTRIAN POLTION с использованием глобальных и локальных моделей движения, ICRA 2016. [Paper]
• Передача знаний для прогнозирования движения, специфичного для сцены, ECCV 2016. [Paper]
• STF-RNN: пространственное время, основанное на функциях, рецидивирующая нейронная сеть для прогнозирования людей в следующем месте, SSCI 2016. [Код]
• Цель-направленный пешеходный прогноз, ICCV 2015. [Paper]
• Анализ траектории и прогнозирование для улучшения безопасности пешеходов: интегрированная структура и оценки, 2015. [Paper]
• Прогнозирование и признание человеческих взаимодействий в общественных местах, 2015. [Paper]
• Обучение коллективного поведения толпы с динамичными пешеходными агентами, 2015. [Paper]
• Моделирование пространственной временной динамики человеческих движений для прогнозирования будущих траекторий, AAAI 2015. [Paper]
• Неконтролируемый роботом, обучение прогнозированию движения человека, ICRA 2015. [Paper]
• Контролируемый интерактивный множественное модели фильтра для комбинированного распознавания намерения пешеходов и прогнозирования пути, ITSC 2015. [Paper]
• Прогнозирующее моделирование в реальном времени и устойчивое избегание пешеходов с неопределенными, меняющимися намерениями, 2014. [Paper]
• Оценка поведения для полной основы для прогнозирования движения человека в переполненных средах, ICRA 2014. [Paper]
• Прогноз траектории пешеходов в общественном трафике с искусственной нейронной сетью, ICPR 2014. [Paper]
• Будет ли пешеходный крест? Исследование по прогнозированию пешеходного пути, 2014. [Paper]
• BRVO: прогнозирование пешеходных траекторий с использованием рассуждений о скорости, 2014. [Paper]
• Прогноз пешеходного пути на основе контекста, ECCV 2014. [Paper]
• Прогноз пешеходного пути с использованием черт языка тела, 2014. [Paper]
• Распознавание маневрирования в Интернете и прогноз мультимодальной траектории для помощи в пересечении с использованием непараметрической регрессии, 2014. [Paper]
• Намерения обучения для улучшения прогнозирования движения человека, 2013. [Paper]
• Понимание взаимодействия между участниками трафика на основе изученного поведения, 2016. [Paper]
• Прогноз визуального пути в сложных сценах с многолюдными движущимися объектами, CVPR 2016. [Paper]
• Теоретичный подход к интерактивному прогнозированию и планированию сцены с учетом воспроизведения, 2016. [Paper]
• Намерение-с учетом онлайн-планирования POMDP для автономного вождения в толпе, ICRA 2015. [Paper]
• Распознавание маневрирования в Интернете и прогноз мультимодальной траектории для помощи в пересечении с использованием непараметрической регрессии, 2014. [Paper]
• Патч в будущее: неконтролируемый визуальный прогноз, CVPR 2014. [Paper]
• Прогнозирование траектории мобильных агентов с использованием байесовских непараметрических деревьев досягаемости, 2011. [Paper]

Мобильные роботы

• Упреждающая навигация в толпах с вероятностным прогнозом пешеходных будущих движений, ICRA 2021. [Paper]
• Социальное NCE: Контрастное обучение социально ожидающему движению. [Paper], [код]
• Мультимодальное вероятностное планирование на основе модели для взаимодействия человека-робот, ICRA 2018. [Paper] [CODE]
• Децентрализованная неинфекция многоагентного избегания столкновений с глубоким обучением подкрепления, ICRA 2017. [Paper]
• Учебное в словаре обучения для прогнозирования движения, ICRA 2016. [Paper]
• Прогнозирование движений будущих агентов для динамических сред, ICMLA 2016. [Paper]
• Байесовский намеренный вывод для прогнозирования траектории с неизвестным направлением целей, IROS 2015. [Paper]
• Обучение предсказанию траекторий кооперативных навигационных агентов, ICRA 2014. [Paper]

Спортивные игроки

• EvolveGraph: предсказание многоагентного траектории с динамическим реляционным рассуждением, Neurips 2020. [Paper]
• Имитативное неавторегрессивное моделирование для прогнозирования и вменения траектории, CVPR 2020. [Paper]
• DAG-NET: Двойная внимательная графическая нейронная сеть для прогнозирования траектории, ICPR 2020. [Paper] [Код]
• Разнообразное поколение для многоагентных спортивных игр, CVPR 2019. [Paper]
• Стохастическое прогноз многоагентных взаимодействий от частичных наблюдений, ICLR 2019. [Paper]
• Генерация многоагентных траекторий с использованием программного слабого надзора, ICLR 2019. [Paper]
• Генеративное многоагентное поведенческое клонирование, ICML 2018. [Paper]
• Куда они пойдут? Прогнозирование мелкозернистого состязательного многоагентного движения с использованием условных вариационных автоходоров, ECCV 2018. [Paper]
• Скоординированное многоагентное имитационное обучение, ICML 2017. [Paper]
• Генерируя долгосрочные траектории с использованием глубоких иерархических сетей, 2017. [Paper]
• Изучение мелкозернистых пространственных моделей для динамического спортивного прогнозирования, ICDM 2014. [Paper]
• Генеративное моделирование мультимодального поведения с мультизарями, 2018. [Paper]
• Что будет дальше? Прогнозирование игрока движется в спортивных видеороликах, ICCV 2017, [Paper]

Показатели и оценки

• Предварительная обработка и оценка инструментов для исследования наборов данных о наборах данных Drone, Arxiv Preprint Arxiv: 2405.00604, 2024. [Paper] [Code]
• Социально-импутный: переосмысление оценки прогнозирования траектории и эффективность неявной оценки максимального правдоподобия, ECCV 2022. [Paper] [CODE]
• Opentraj: оценка сложности прогнозирования в наборах данных траекторий человека, ACCV 2020. [Paper] [CODE]
• Проверка безопасности транспортных средств с самостоятельным вождением путем моделирования восприятия и прогнозирования, ECCV 2020. [Paper]
• Пирог: крупномасштабный набор данных и модели для оценки намерения пешеходов и прогнозирования траектории, ICCV 2019. [Paper]
• На пути к летальному эталону прогнозирования вероятностной реакции в сценариях с очень интерактивным вождением, ITCC 2018. [Paper]
• Насколько хорош мой прогноз? Поиск показателя сходства для оценки прогнории траектории, ITSC 2017. [Paper]
• Trajnet: На пути к прогнозу человеческой траектории. [Веб -сайт]

Другие

• На основе позы намерение обнаружение велосипедистов, ITSC 2019. [Paper]
• Прогнозирование траектории велосипедиста с использованием двунаправленных повторяющихся нейронных сетей, AI 2018. [Paper]
• Индикаторы дорожной инфраструктуры для прогнозирования траектории, 2018. [Paper]
• Использование топологии дороги для улучшения прогнозирования пути велосипедиста, 2017. [Paper]
• Прогнозирование траектории велосипедистов, использующих физическую модель и искусственную нейронную сеть, 2016. [Paper]