基于注意力机制与生成对抗网络的行人轨迹预测

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简介：
本研究提出了一种结合注意力机制和生成对抗网络（GAN）的方法来提高行人轨迹预测精度。通过模仿学习技术改进了行人行为的理解与预判能力。这种方法在复杂场景中展现出良好的泛化性能，为智能监控、自动驾驶等应用提供了有力支持。提出了一种结合群体交互信息与个体运动信息的生成对抗网络GI-GAN。首先利用编码层中的双向长短期记忆网络BiLSTM提取观测时段内所有行人自身的隐藏特征；其次，通过双注意力模块计算出与轨迹生成关联度较高的个体运动信息和群体交互信息；最后，采用生成对抗网络进行全局联合训练以获得反向传播误差及各层的合理参数，并利用解码器获取上下文信息来生成多条合理的预测轨迹。实验结果显示，相较于S-GAN模型，GI-GAN在平均位移误差与绝对位移误差上分别降低了8.8%和9.2%，并且其预测轨迹具备更高的精度以及合理性多样性。

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基于注意力机制与生成对抗网络的行人轨迹预测

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本研究提出了一种结合注意力机制和生成对抗网络（GAN）的方法来提高行人轨迹预测精度。通过模仿学习技术改进了行人行为的理解与预判能力。这种方法在复杂场景中展现出良好的泛化性能，为智能监控、自动驾驶等应用提供了有力支持。提出了一种结合群体交互信息与个体运动信息的生成对抗网络GI-GAN。首先利用编码层中的双向长短期记忆网络BiLSTM提取观测时段内所有行人自身的隐藏特征；其次，通过双注意力模块计算出与轨迹生成关联度较高的个体运动信息和群体交互信息；最后，采用生成对抗网络进行全局联合训练以获得反向传播误差及各层的合理参数，并利用解码器获取上下文信息来生成多条合理的预测轨迹。实验结果显示，相较于S-GAN模型，GI-GAN在平均位移误差与绝对位移误差上分别降低了8.8%和9.2%，并且其预测轨迹具备更高的精度以及合理性多样性。

基于注意力机制的行人轨迹预测模型（AttenGAN）.pdf

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本文介绍了一种创新性的行人轨迹预测方法——AttenGAN，该模型采用了先进的注意力机制来提高对复杂场景中行人的运动模式预测精度。通过结合生成对抗网络(GAN)和注意力机制，AttenGAN能够更准确地捕捉并模拟行人行为的动态特性，在各种交通环境下展现出优越性能，为智能城市、自动驾驶等领域提供了有效的技术支撑。针对长短期记忆网络（LSTM）在行人轨迹预测问题中的局限性——即孤立考虑单个行人的行为，并且无法进行多种可能性的预测，我们提出了一种基于注意力机制的行人轨迹生成模型（AttenGAN），以对行人之间的互动模式建模并概率地输出各种可能的结果。该模型由一个生成器和一个判别器构成：前者根据过去的行为来推测未来的多种场景；后者则负责辨别给定路径是真实的还是伪造的，从而促使生成器产生符合社会规范的预测轨迹。在AttenGAN中，生成器包括编码器与解码器两部分。通过结合注意力机制提供的其他行人的状态信息，在每个时间点上编码器将当前行人个体的信息转化为隐藏状态。当进行预测时，首先利用高斯噪声和编码器LSTM输出的状态来初始化解码器的隐含层，并在此基础上生成未来的轨迹。实验结果表明，基于ETH和UCY数据集上的测试证明了AttenGAN模型的有效性：它不仅能提供符合社会规范的各种可能的结果，而且在预测准确性上超越了传统的线性模型、LSTM模型以及其它几种先进的方法。特别是在行人交互密集的场景下，该模型展现出了更高的精度性能。此外，多次采样的结果进一步显示了所提出的AttenGAN具备综合考虑行人间互动模式并进行联合及多可能性未来轨迹预测的能力。这种能力对于自动驾驶和机器人导航等应用至关重要，因为它们需要应对高度动态且复杂的环境，在这些环境中行人会根据不同的情况采取灵活的行动策略。

sagan-pytorch：在PyTorch中的自注意力生成对抗网络实现

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Sagan-pytorch是一个基于PyTorch框架的代码库，实现了使用自注意力机制的生成对抗网络(SAGAN)，用于提升图像合成的质量和多样性。 sagan-pytorch 是 PyTorch 中的自我注意生成对抗网络（SAGAN）。其用法如下：运行 `python train.py` 命令，并确保输入目录结构与 torchvision.datasets.ImageFolder 一致，例如： ``` 路径/类1 路径/类2 ... ``` 评估 FID 分数的代码基于特定笔记。从 DCGAN 生成器（无残留连接）得到的样本在进行了 120k 次迭代后，模型显得不足，FID 得分约为 120。此模型随后被折叠。使用 ResNet 生成器并进行 290k 迭代后的样本显示 FID 分数降至约 64.8。这可能是因为增加了网络的大小和采用了更稳定的学习计划（即：用于生成器与鉴别器之间不平衡学习，具体为1:5更新比例）。此策略似乎提升了样本质量。尝试使用 ResNet 模型并采用 1:1 更新时间表则显得困难且不稳定。

基于注意力机制的生成对抗网络在图像超分辨率重建中的应用方法

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本研究探讨了将注意力机制融入生成对抗网络（GAN）中，以提升图像超分辨率重建的效果和效率。通过集中处理图像的关键细节，该方法能够显著改善低分辨率图像的恢复质量，为视觉识别与增强领域提供了一种新颖且高效的解决方案。针对现有基于深度学习的图像超分辨率重建方法在恢复细节纹理过程中易产生伪纹理及未能充分利用原始低分辨率图像中的丰富局部特征层信息的问题，本段落提出了一种基于注意力生成对抗网络（GAN）的超分辨率重建方法。该方法中，生成器部分采用由注意力递归网络构成的设计，并引入了密集残差块结构以增强其性能。首先，在自编码框架下，生成器提取图像中的局部特征并提升分辨率；随后，通过判别器进行修正处理，最终将低分辨率的输入图像重建为高分辨率版本。实验结果表明，在多种峰值信噪比（PSNR）超分辨率评价方法中，所提出的网络模型展现了稳定的训练性能，并有效提升了图像视觉质量的同时具备较强的鲁棒性。

基于时空图注意卷积神经网络的车辆轨迹预测.pdf

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本文提出了一种基于时空图注意力卷积神经网络的方法，用于精准预测车辆行驶轨迹，有效提升了复杂交通环境下的自动驾驶安全性与效率。本段落探讨了基于时空图注意力卷积神经网络的车辆轨迹预测方法。该研究提出了一种新颖的技术框架，通过结合时空图与注意力机制来提高对复杂交通环境中车辆运动模式的理解和预测精度。这种方法在处理大规模、高动态性的数据集时表现出色，为智能交通系统的发展提供了新的思路和技术支持。

基于对抗生成网络的卡通人脸生成演示

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本项目采用对抗生成网络技术，致力于创建逼真且风格多样的卡通人脸图像。通过深度学习方法，使模型能够理解并模仿不同艺术风格的特点，最终实现高质量的人脸卡通化效果展示。对抗生成网络生成卡通人脸的演示包括源代码及相关数据下载文件。

基于生成对抗网络的手写数字生成

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本研究利用生成对抗网络（GAN）技术，探索手写数字图像的自动合成方法，旨在提高模型在无监督学习环境下的泛化能力和创造力。 import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers import matplotlib.pyplot as plt (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data() train_images = train_images.reshape(train_images.shape[0], 28, 28, 1).astype(float32)

基于生成对抗网络的卡通人脸数据集

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本研究构建了一个基于生成对抗网络（GAN）的卡通人脸数据集，旨在为面部表情识别、身份验证等领域提供高质量训练资源。通过GAN技术合成大量具有多样性的卡通脸图像，有效解决了实际应用中真实数据稀缺的问题，并促进了相关领域的算法创新与发展。生成对抗网络可以应用于卡通人脸数据集的处理与分析。

生成对抗网络（GANs）

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生成对抗网络（GANs）是一种深度学习模型，通过两个神经网络——生成器和判别器之间的竞争训练过程，来生成逼真的数据样本。生成对抗网络（GAN）的基本概念很简单：通过让神经网络相互竞争来提升性能。通常情况下，一个GAN由两个神经网络组成： 1. **生成器**：从输入的噪声分布中产生数据，通常是图像。 2. **鉴别器**：需要判断给定的图像是真实的还是伪造的。实际上，这些图像是训练集中的真实图片或来自生成器的伪图像。这两个组件具有相反的目标：生成器试图制造出足够逼真的图像以欺骗鉴别器；而鉴别器则努力从真假图像中进行区分。这意味着GAN不能像传统的神经网络那样直接训练：首先，我们对鉴别器进行培训。提供给它的是一批图片，其中一半来自实际的训练集，另一半则是由生成器创建的伪图。所有这些图片都已经被正确标记了真伪信息，因此可以对其进行有效识别和分类。由于这是一个二元分类任务，所以鉴别器的最后一层需要有一个单位，并且使用S型激活函数进行处理。

生成对抗网络(GAN)

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生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由生成器和判别器构成，通过二者博弈训练来生成逼真的数据样本，广泛应用于图像合成、风格转换等领域。 GAN（生成对抗网络）是一种深度学习模型，它由两部分组成：一个生成器和一个判别器。这两者通过相互竞争来改进各自的性能。本段落将详细介绍GAN的网络结构、损失函数以及相关的公式推导过程。首先，在讨论具体细节之前，我们需要理解GAN的基本概念与目标。简而言之，生成器负责从随机噪声中创造出类似真实数据的新样本；而判别器则尝试区分这些新样本和真实的训练集样本之间的差异。通过不断迭代优化这两个网络参数，我们可以让生成器逐渐提高其模仿能力，同时使判别器保持在难以分辨真假的水平上。接下来我们将具体探讨GAN的核心组件——即网络结构及损失函数设计，并给出相应的数学推导过程以帮助读者深入理解这一模型的工作机制。