Three-Step Hierarchical Transformer

新型Transformer模型提升多行人轨迹预测能力

研究人员开发了一种新颖的三步分层Transformer模型，旨在改进多行人轨迹预测。该新架构有效分离了时间编码、多模态融合和场景级交互推理，解决了先前方法常将这些因素纠缠在一起的局限性。该模型利用轻量级GRU摘要进行高效的跨模态注意力以及随时间变化的社交注意力，以可控的计算成本捕捉行人间的相互影响。在JRDB和道路交通中的行人与骑行者数据集等数据集上的实验表明，该模型达到了最先进的性能，并展现出预测早期转向等复杂行为的能力。