Skip to Main Content
Clubs professionnels et collèges

Prédiction de mouvements multiagents adversariaux à grain fin

Par : Stats Perform

Les membres de notre équipe Panna Felson, Sujoy Ganguly et Patrick Lucey ont présenté notre article "Where Will They Go ? Predicting Fine-Grained Adversarial Multi-Agent Motion using Conditional Variational Autoencoders" à la Conférence européenne sur la Vision artificielle 2018.

Dans notre article, nous avons présenté une technique utilisant un auto-encodeur variationnel conditionnel qui apprend un modèle qui "personnalise" la prédiction du comportement d'un agent individuel au sein d'une représentation de groupe. Compte tenu du volume de données disponibles et de leur nature contradictoire, nous nous sommes concentrés sur le sport du basket-ball pour montrer que notre approche prédit efficacement les mouvements des agents en fonction du contexte. Nous avons constaté que notre modèle génère des résultats trois fois plus précis que les approches de pointe précédentes (5,74 pieds contre 17,95 pieds).

Remplissez le formulaire et téléchargez le rapport complet.