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职业俱乐部和学院

预测细粒度的对抗性多代理运动

由Stats Perform

我们的团队成员 Panna Felson、Sujoy Ganguly 和 Patrick Lucey 在 2018 欧洲计算机视觉大会上发表了论文 "Where Will They Go?使用条件变异自动编码器预测细粒度对抗多代理运动》在 2018 年欧洲计算机Vision会议上发表。

在我们的论文中,我们介绍了一种使用条件变异自动编码器的技术,它可以学习一个模型,在群体表征中对个体代理行为进行 "个性化 "预测。考虑到可用数据的数量及其对抗性,我们将重点放在篮球运动上,以证明我们的方法能有效预测特定环境下的代理运动。我们发现,我们的模型产生的结果比以前最先进的方法精确三倍(5.74 英尺对 17.95 英尺)。

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