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道路利用者の将来の行動を予測することは、自動運転における最も困難で重要な問題の1つです。この問題に深層学習を適用するには、豊富な知覚信号と地図情報の形で異種の世界状態を融合し、可能な将来にわたって高度
arxiv_reader のブックマーク 2021/12/01 12:39
MultiPath ++:行動予測のための効率的な情報融合と軌道集約[dataset][embedding][arXiv reaDer][representation][benchmark][trajectory][autonomous driving][domain][sparse][arXiv]道路利用者の将来の行動を予測することは、自動運転における最も困難で重要な問題の1つです。この問題に深層学習を適用するには、豊富な知覚信号と地図情報の形で異種の世界状態を融合し、可能な将来にわたって高度2021/12/01 12:39
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