@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00230044,
 author = {笹沢, 成豪 and 藤田, 悟},
 book = {第85回全国大会講演論文集},
 issue = {1},
 month = {Feb},
 note = {人は歩行時に過去の経路に加えて、周囲の人や障害物の配置によって歩行経路を決定している。この2つの情報による経路決定をモデル化するために、様々な研究が行われてきた。その中にTransformerという時系列情報を学習できるニューラルネットワークを使用するものがある。先行研究としては空間情報のモデル化のために、Transformerと加えて，外部の別モデルを導入している例もあるが、我々は、Transformer に備わっているSelf-Attention構造を用いて空間情報を学習できるものと考えた。本研究では，時間情報を学習するDecoderと空間情報を学習するDecoderを連結することによって外部構造を必要としないTransformerだけによる歩行軌跡予測方法を提案する。},
 pages = {501--502},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {時空間のTransformerによる歩行軌跡予測},
 volume = {2023},
 year = {2023}
}