轨迹预测资源大全：论文、数据集与代码

资源摘要信息:"令人敬畏的轨迹预测" 1. 轨迹预测概述 轨迹预测是指利用一系列历史数据点来预测未来某个时间点或一段时间内物体（例如人、车辆或其他移动目标）的位置和运动路径。在自动驾驶、人机交互、视频监控、交通管理等领域具有重要的应用价值。它通常依赖于机器学习模型，特别是深度学习模型来进行。 2. 相关论文与数据集 论文和数据集是进行轨迹预测研究的重要基础资源，提供了理论依据和实验基础。 - 通用卷积和递归网络序列建模的实证评估，2018年：这篇文章可能比较了卷积网络和递归网络在处理序列数据上的性能，并对相关模型做了实证分析。 - 你什么时候会做什么？-预期活动的临时发生，2018 CVPR：可能探讨了如何通过模型预测人类活动的时序性。 - 独立递归神经网络（IndRNN）：建立一个更深更长RNN，2018 CVPR：IndRNN通过降低层间信息依赖，使得RNN能够训练更深和更长的序列。 - 预测下一个位置：具有时空上下文的递归模型，2016 AAAI：该论文提出的模型可能利用时空信息进行更准确的预测。 在轨迹预测领域，一些数据集被广泛使用，例如： - 车道感知的不同轨迹预测的分而治之，CVPR 2021口头论文：这可能描述了如何处理车道感知问题中的多模态轨迹预测。 - Goal-GAN：基于目标位置估计的多式联运航迹预测，ACCV 2020口头报告：这可能介绍了一个使用生成对抗网络(GAN)进行航迹预测的方法。 - 行人轨迹预测的时空图变压器网络，ECCV 2020论文：可能探讨了使用图卷积网络对行人轨迹进行时空特征提取和预测。 - 用于多主体运动预测的动态和静态上下文感知LSTM，ECCV 2020：该工作可能研究了多主体运动的预测方法，考虑了动态和静态环境上下文信息。 3. 相关代码库 代码库为研究者提供了实现和测试轨迹预测算法的途径。 - keras码，pytorch代码：提供了使用Keras和PyTorch框架实现的深度学习模型代码，这些可能是基于IndRNN或其他递归神经网络的轨迹预测模型。 - 预测下一个位置：具有时空上下文的递归模型，2016 AAAI代码：为论文提供了相应的代码资源，方便其他研究者复现和验证该模型的效果。 4. 项目维护者和贡献 郝雪作为维护者，可能负责收集、整理并更新与轨迹预测相关的资源。此外，项目也欢迎其他研究者贡献新的资源，如最新的论文、数据集、代码库等。 5. 文件名称解释 压缩包子文件的文件名称列表中的"Awesome-Trajectory-Prediction-master"表明这是该资源库的主目录或主版本，里面可能包含了上述所有提到的资源，包括论文、数据集、代码库等。 总结而言，本资源列表涵盖了一系列与轨迹预测相关的研究成果、数据集和代码实现。这些资源对于从事相关领域研究的学者和技术人员来说，具有极高的参考价值。通过对这些资源的深入学习和应用，可以加深对轨迹预测技术的理解，并在实际问题中获得有效解决方案。