[B! dataset][synthesis][trajectory][benchmark] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

datasetとsynthesisとtrajectoryとbenchmarkに関するarxiv_readerのブックマーク (12)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2403.13469v1
arxiv_reader 2024/03/21
arXiv

distillation

benchmark

trajectory

dataset

arXiv reaDer

synthesis
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2401.12275v1
arxiv_reader 2024/01/24
reasoning

simulation

synthesis

arXiv reaDer

arXiv

reinforcement learning

dataset

trajectory

benchmark

unsupervised
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2312.08895v1
arxiv_reader 2023/12/15
arXiv

synthesis

trajectory

generative

benchmark

dataset

human

arXiv reaDer
リンク
OpenSTL: 時空間予測学習の包括的なベンチマーク
arxiv_reader 2023/10/19
時空間予測学習は、教師なしの方法で特定の過去のフレームから将来のフレームを予測することにより、モデルが空間的および時間的パターンを学習できるようにする学習パラダイムです。近年の目覚ましい進歩にもかか

trajectory

arXiv reaDer

unsupervised

domain

recurrent

synthesis

spatio-temporal

benchmark

arXiv

dataset
リンク
OpenSTL: 時空間予測学習の包括的なベンチマーク
arxiv_reader 2023/06/21
時空間予測学習は、教師なしの方法で特定の過去のフレームから将来のフレームを予測することにより、モデルが空間的および時間的パターンを学習できるようにする学習パラダイムです。近年の目覚ましい進歩にもかか

unsupervised

arXiv reaDer

spatio-temporal

benchmark

recurrent

synthesis

domain

trajectory

dataset

arXiv
リンク
EvolveHypergraph: 軌道予測のためのグループ対応動的リレーショナル推論
arxiv_reader 2022/08/11
ペアワイズ関係のモデリングは、マルチエージェント相互作用システムで広く研究されていますが、より高レベルで大規模なグループワイズアクティビティをキャプチャする能力は限られています。この論文では、基にな

arXiv reaDer

benchmark

synthesis

trajectory

dataset

reasoning

explainable

activity

unsupervised

arXiv
リンク
協調的不確実性の利点マルチエージェントマルチモーダル軌道予測
arxiv_reader 2022/07/13
マルチモーダルマルチエージェント軌道予測では、2つの主要な課題に完全に取り組んでいません。1）複数のエージェントの予測軌道間の相関を引き起こす相互作用モジュールによってもたらされる不確実性を測定する方

benchmark

synthesis

arXiv

arXiv reaDer

dataset

trajectory

estimation
リンク
MUSE-VAE：環境を意識した長期軌道予測のためのマルチスケールVAE
arxiv_reader 2022/01/19
複数のエージェント（歩行者や車両など）が相互作用し、さまざまな、多くの場合未知の目標を達成しようとしながら環境と相互作用する複雑なシーンでの正確な長期軌道予測は、困難な確率的予測の問題です。この作業で

vehicle

trajectory

arXiv

arXiv reaDer

pedestrian

synthesis

dataset

representation

benchmark

spatio-temporal
リンク
マルチエージェント軌道予測における協調的不確実性
arxiv_reader 2021/10/28
不確実性モデリングは、解釈と安全上の理由の両方から、軌道予測システムで重要です。複数のエージェントの将来の軌道をより正確に予測するために、最近の研究では、エージェント間の相互作用をキャプチャする相互作

benchmark

arXiv reaDer

arXiv

dataset

interpretation

synthesis

trajectory
リンク
TRACE：オフライン手書きテキストの行レベルのストローク回復への差別化可能なアプローチ
arxiv_reader 2021/05/26
筆順と速度は、署名の検証、手書き認識、手書き合成の分野で役立つ機能です。オフラインの手書きテキストからこれらの機能を回復することは、困難でよく研究された問題です。 TRACE（適応的に訓練された畳み込

arXiv

convolutional

arXiv reaDer

trajectory

loss function

dataset

RNN

differentiable

synthesis

benchmark
リンク
マルチモーダル軌道予測への3つのステップ：モダリティクラスタリング、分類、および合成
arxiv_reader 2021/03/16
マルチモーダル予測の結果は、将来の単一の正解がないため、軌道予測タスクに不可欠です。以前のフレームワークは、回帰、生成、分類のフレームワークの3つのカテゴリに分類できます。ただし、これらのフレームワー

arXiv

synthesis

clustering

trajectory

dataset

classification

arXiv reaDer

benchmark
リンク
群衆における人間の軌道予測：深層学習の展望
arxiv_reader 2021/01/12
過去数十年以来、人間の軌道予測は、避難状況分析、高度道路交通システムの展開、交通操作など、その多数の実世界のアプリケーションのために活発な研究の分野となっています。初期の作品は、ドメイン知識に基づいて

human

arXiv reaDer

synthesis

arXiv

representation

domain

dataset

trajectory

metric

benchmark
リンク
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