초록
본 논문에서는 미래에 발생할 행동을 한 초 전에 예측하는 단기 행동 예측 문제에 대해 다룬다. 우리는 향후 발생할 행동을 예측하기 위해 고수준의 의도(intent) 정보를 활용하는 방법을 제안한다. 이를 위해 모델에 추가적인 목표 예측 브랜치를 도입하고, 예측된 행동이 영상 내에서 추구하는 고수준 목표와 일치하도록 유도하는 일관성 손실 함수(consistency loss function)를 제안한다. 실험을 통해 제안하는 방법의 효과성을 입증하였으며, Assembly101과 COIN이라는 두 개의 대규모 데이터셋에서 최신 기술(SOTA, state-of-the-art) 수준의 성능을 달성함을 보였다.