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프로 클럽 및 대학

세밀한 적대적 멀티 에이전트 모션 예측하기

기준: Stats Perform

유니티의 팀원 Panna Felson, Sujoy Ganguly, Patrick Lucey가 2018 유럽 컴퓨터 비전 컨퍼런스에서 "어디로 갈까요?" 논문을 발표했습니다. 조건부 가변 자동 인코더를 사용한 세분화된 적대적 다중 에이전트 모션 예측"이라는 논문을 2018 유럽 컴퓨터 Vision 컨퍼런스에서 발표했습니다.

이 논문에서는 조건부 가변 자동 인코더를 사용해 그룹 표현 내에서 개별 에이전트 행동에 대한 예측을 '개인화'하는 모델을 학습하는 기법을 소개했습니다. 사용 가능한 데이터의 양과 적대적인 특성을 감안하여 농구라는 스포츠에 초점을 맞춰 우리의 접근 방식이 상황별 에이전트 동작을 효율적으로 예측한다는 것을 보여주었습니다. 그 결과, 저희 모델이 이전의 최신 접근 방식보다 3배 더 정확한 결과를 생성한다는 사실을 발견했습니다(5.74피트 대 17.95피트).

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