Abstract

본 논문에서는 단일 이미지에서 객체 단위의 미래 움직임을 추정하는 새로운 알고리즘을 제안합니다. 먼저 객체의 미래 움직임을 방향, 속도, 그리고 행동 클래스와 같은 요소로 표현합니다. 이후, 미래 움직임 추정을 수행하기 위해 다양한 수준의 의미 정보를 활용하는 심층 신경망을 개발합니다. 효과적인 미래 움직임 분류를 위해, 우리는 서열 회귀(ordinal regression)를 채택하며, 특히 이진 분류기를 활용한 순환 서열 회귀(cyclic ordinal regression) 방식을 개발하였습니다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 신뢰할 수 있는 성능을 제공하며 단일 및 다중 객체 추적을 포함한 비전 애플리케이션에 효과적으로 활용될 수 있음을 입증하였습니다. 또한, 단일 이미지 기반 미래 움직임 추정을 위한 벤치마크로 활용 가능한 다양한 소스에서 수집되고 수작업으로 주석 처리된 Future Motion(FM) 데이터셋을 공개합니다.