概览 简述 文献所提出的模型旨在解决交通中行人的轨迹预测 pedestrian trajectory prediction 问题，特别是在拥挤环境中 人与人交互 interaction 行为常有发生的地方。 文献构建的数据驱动模型，利用在序列预测上表现突出的LSTM模型以行人为单位进行轨迹预测，同时为了解决多个行人的LSTMs之间无法捕捉行人空间中交互的问题，模型在LSTMs每一步运行之间加入了 ...
2019-07-22 17:46 0 1669 推荐指数：
概览 简述 SS-LSTM全称Social-Scene-LSTM，是一种分层的LSTM模型，在已有的考虑相邻路人之间影响的Social-LSTM模型之上额外增加考虑了行人背景的因素。SS-LSTM架构类似Seq2Seq，由3个Encoder生成的向量拼接后形成1个Decoder的输入 ...
目录 概览 描述：模型基于LSTM神经网络提出新型的Spatio-Temporal Graph（时空图），旨在实现在拥挤的环境下，通过将行人-行人，行人-静态物品两类交互纳入考虑，对行人的轨迹做出预测。 训练与测试数据库 数据库：ETH Walking ...
原文文献 Social BiGAT : Kosaraju V, Sadeghian A, Martín-Martín R, et al. Social-BiGAT: Multimodal Trajectory Forecasting using Bicycle-GAN and Graph ...
paper：Gupta A , Johnson J , Fei-Fei L , et al. Social GAN: Socially Acceptable Trajectories with Generative Adversarial Networks[J]. 2018. ...
文献引用 Amirian J, Hayet J B, Pettre J. Social Ways: Learning Multi-Modal Distributions of Pedestrian Trajectories with GANs[J]. 2019. 文章是继 ...
//2021年12月3日17点05分 //参考资料：Multi-file LaTeX projects - Overleaf, Online LaTeX Editor //内容：一个简单的中文文献&实验记录报告模板 //前言：模板是基于Overleaf示例的魔改 ============================================================ ...
关于SVM的阅读报告 组员：曾文丽 杨顼 倪元元 2020-03-12 在paper的题目中看到一个关键词——SVM，由于不清楚SVM是什么。寻得两篇博文： http://www.blogjava.net/zhenandaci/category/31868.html https ...
Output Diversified Initialization for Adversarial Attacks 学习报告 小组成员：裴建新、赖妍菱、周子玉 1 引言 深度神经网络在图像分类方面取得了很大的成功。然而，它们很容易受到 ...
