갈림길의 정원: 다중 미래 경로 예측을 향하여

이 논문은 사람들의 다양한 시각적 환경에서 이동하는 과정에서 발생할 수 있는 여러 가능한 미래 경로의 분포를 예측하는 문제를 다룬다. 본 연구는 두 가지 주요 기여를 한다. 첫 번째 기여는 실제 세계의 경로 데이터를 기반으로 하여 현실적인 3D 시뮬레이터에서 생성된 새로운 데이터셋이다. 이 데이터셋은 인간 애너테이터를 통해 다양한 잠재적 목적지에 따라 경로를 외삽함으로써 확장되었다. 이는 다중 미래 경로 예측 모델에 대한 정량적 평가를 위한 최초의 벤치마크를 제공한다. 두 번째 기여는 여러 가능성이 있는 미래 경로를 생성하는 새로운 모델로, 다중 스케일 위치 인코딩과 그래프 기반의 컨볼루셔널 RNN을 새롭게 설계하여 적용하였다. 본 모델을 Multiverse라 명명한다. 실험을 통해 본 모델이 제안한 데이터셋뿐만 아니라, 실제 세계의 VIRAT/ActEV 데이터셋(단일 가능한 미래 경로만 포함)에서도 최고의 성능을 달성함을 보였다.