原文文獻 Social BiGAT : Kosaraju V, Sadeghian A, Martín-Martín R, et al. Social-BiGAT: Multimodal Trajectory Forecasting using Bicycle-GAN and Graph ...
年 月 日 點 分 參考資料:Multi file LaTeX projects Overleaf, Online LaTeX Editor 內容:一個簡單的中文文獻 amp 實驗記錄報告模板 前言:模板是基於Overleaf示例的魔改 由於最近需要寫一個文獻閱讀報告,因此想到用tex寫一個模板,這樣即省了word調格式的煩惱,又省了后面添加參考文獻的麻煩。 本文模板基於Overleaf魔改,采 ...
2021-12-03 17:13 0 760 推薦指數:
原文文獻 Social BiGAT : Kosaraju V, Sadeghian A, Martín-Martín R, et al. Social-BiGAT: Multimodal Trajectory Forecasting using Bicycle-GAN and Graph ...
關於SVM的閱讀報告 組員:曾文麗 楊頊 倪元元 2020-03-12 在paper的題目中看到一個關鍵詞——SVM,由於不清楚SVM是什么。尋得兩篇博文: http://www.blogjava.net/zhenandaci/category/31868.html https ...
paper:Gupta A , Johnson J , Fei-Fei L , et al. Social GAN: Socially Acceptable Trajectories ...
概覽 簡述 SS-LSTM全稱Social-Scene-LSTM,是一種分層的LSTM模型,在已有的考慮相鄰路人之間影響的Social-LSTM模型之上額外增加考慮了行人背景的因素。SS-LS ...
文獻引用 Amirian J, Hayet J B, Pettre J. Social Ways: Learning Multi-Modal Distributions of Pedestrian Trajectories with GANs[J]. 2019. 文章是繼 ...
目錄 概覽 描述:模型基於LSTM神經網絡提出新型的Spatio-Temporal Graph(時空圖),旨在實現在擁擠的環境下,通過將行人-行人,行人-靜態物品兩類交互納入考慮,對行人 ...
概覽 簡述 文獻所提出的模型旨在解決交通中行人的軌跡預測(pedestrian trajectory prediction)問題,特別是在擁擠環境中——人與人交互(interaction)行為常有發生的地方。 文獻構建的數據驅動模型,利用在序列預測上表現突出的LSTM模型以行人為單位進行軌跡 ...
Output Diversified Initialization for Adversarial Attacks 學習報告 小組成員:裴建新、賴妍菱、周子玉 1 引言 深度神經網絡在圖像分類方面取得了很大的成功。然而,它們很容易受到 ...