【摘 要】
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针对生成式对抗网络模型在行人轨迹预测问题中无法充分提取行人之间交互信息的问题,提出一种基于注意力机制的生成式对抗轨迹预测方法(Atten-GAN)来对行人之间的交互信息进行
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针对生成式对抗网络模型在行人轨迹预测问题中无法充分提取行人之间交互信息的问题,提出一种基于注意力机制的生成式对抗轨迹预测方法(Atten-GAN)来对行人之间的交互信息进行社会关系建模。该模型通过引入一个注意力池化模块来对同一场景中的行人进行影响力权重分配,使得模型可以充分提取行人之间的交互信息。此外,针对生成式对抗网络训练时容易存在梯度消失难以训练的问题,训练时在判别器的损失函数中引入随时间减小的噪声。最后在多个数据集上的实验结果证明了该方法的有效性和优越性。
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