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一个多阶段目标驱动网络用于行人轨迹预测
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
Goal-GAN是一个可解释性且可端到端训练的人类轨迹预测模型，通过目标估计和路由模块的两阶段过程实现任务。实验结果表明，该模型在多个基准测试中建立了一个新的最先进模型，并能够生成符合物理约束的逼真且多样化的轨迹集合。
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关键要点
- Goal-GAN是一个可解释性且可端到端训练的人类轨迹预测模型。
- 模型通过目标估计和路由模块的两阶段过程实现轨迹预测任务。
- 使用过去的轨迹信息和场景视觉背景来估计目标位置的多模态概率分布。
- 在推断过程中采样潜在目标进行路由，使用循环神经网络执行路由任务。
- 模型能够反应周围物理约束，生成符合这些约束的可行路径。
- 实验结果表明，该模型在多个基准测试中建立了新的最先进模型。
- Goal-GAN能够生成符合物理约束的逼真且多样化的轨迹集合。
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