Social-STGCNN：用于人类轨迹预测的社会时空图卷积神经网络 阿卜杜拉·穆罕默德·昆茜 Mohamed Elhoseiny **，Christian Claudel ** **平等建议 阅读全文，在 社会-STGCNN 我们提出了社会时空图卷积神经网络（Social-STGCNN），该模型将人类轨迹预测问题建模为时空图。 我们的结果表明，与先前报道的方法相比，最终位移误差（FDE）较现有技术提高了20％，平均位移误差（ADE）的改进比参数减少了8.5倍，推理速度提高了48倍。 此外，我们的模型具有较高的数据效率，仅使用20％的训练数据就超出了ADE指标上的现有技术水平。 我们提出了一个核函数，将行人之间的社交互动嵌入邻接矩阵中。 仅使用7.6K参数，我们的模型推断速度为0.002s /帧（500Hz）。 Citaion 您可以使用以下方法引用我们的论文： @inprocee