Trajformer:自律運転のための局所自己注意文脈による軌道予測【JST・京大機械翻訳】

Bhat Manoj; Francis Jonathan; Oh Jean

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202221198185680 整理番号：22P0213723

Trajformer:自律運転のための局所自己注意文脈による軌道予測【JST・京大機械翻訳】

Trajformer: Trajectory Prediction with Local Self-Attentive Contexts for Autonomous Driving

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発行年： 2020年11月30日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年11月30日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

効果的な特徴抽出は,特に,マルチモーダル軌道予測のようなロボット工学や自律運転への適用に対して,文脈理解をモデル化するために重要である。しかしながら,最先端の生成方法は,情景コンテキストを表現する際に限界に直面し,不可解な未来の予測につながる。著者らは,エージェントの社会的文脈を表現するより良い制御を可能にする自己注意の使用を通して,これらの限界を緩和する。パラメータ効率の改善により,より顕著な情報下流を生成する局所特徴抽出パイプラインを提案した。Argoverseデータセット上の様々な基準線上の標準計量(minADE,minFDE,DAO,DAC)の改善を示す。このコードをhttps://github.com/Manojbhat09/Trajformerで解放した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

計測機器一般 , 計算機システム開発 , パターン認識

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