08 2019 档案

文献阅读报告 - Move, Attend and Predict
摘要：Citation Al Molegi A , Martínez Ballesté, Antoni, Jabreel M . Move, Attend and Predict: An Attention based Neural Model for People’s Movement Predicti 阅读全文
posted @ 2019-08-25 14:02 youzn99 阅读(462) 评论(0) 推荐(0)
文献阅读报告 - 3DOF Pedestrian Trajectory Prediction
摘要：文献 Sun L , Yan Z , Mellado S M , et al. 3DOF Pedestrian Trajectory Prediction Learned from Long Term Autonomous Mobile Robot Deployment Data[J]. 2017. 阅读全文
posted @ 2019-08-20 18:47 youzn99 阅读(582) 评论(0) 推荐(0)
文献阅读报告 - Social GAN: Socially Acceptable Trajectories with Generative Adversarial Networks
摘要：paper：Gupta A , Johnson J , Fei-Fei L , et al. Social GAN: Socially Acceptable Trajectories with Generative Adversarial Networks[J]. 2018. code：https: 阅读全文
posted @ 2019-08-17 22:17 youzn99 阅读(3627) 评论(2) 推荐(2)
Social GAN代码要点记录
摘要：近日在阅读Social GAN文献的实验代码，加深对模型的理解，发现源代码的工程化很强，也比较适合构建实验模型的学习，故细致阅读。下文是笔者阅读中一些要点总结，有关于 ，也有关于模型自身的。 GPU CPU SGAN的实验代码在工程化方面考虑比较充分，考虑到了在CPU和GPU两种平台上模型的运行。原 阅读全文
posted @ 2019-08-17 21:58 youzn99 阅读(2538) 评论(4) 推荐(1)
文献及代码阅读报告 - SS-LSTM：A Hierarchical LSTM Model for Pedestrian Trajectory Prediction
摘要：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，并最终做出轨迹 阅读全文
posted @ 2019-08-08 23:43 youzn99 阅读(2334) 评论(1) 推荐(0)
文献阅读报告 - Situation-Aware Pedestrian Trajectory Prediction with Spatio-Temporal Attention Model
摘要：目录 概览 1. 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。 2. 训练与测试数据库 1. 数据库：ETH Walking Pedestrian & 阅读全文
posted @ 2019-08-06 17:38 youzn99 阅读(1750) 评论(0) 推荐(0)
基于图的神经网络资料阅读整理
摘要：基于图的神经网络资料阅读整理 近日在阅读文献Situation Aware Pedestrian Trajectory Prediction with Spatio Temporal Attention Model，其提出的模型用于解决在存在行人和静态物体的环境中，对行人轨迹进行预测的问题。文中的模 阅读全文
posted @ 2019-08-06 00:36 youzn99 阅读(1936) 评论(0) 推荐(0)