In Argoverse motion forecasting competition, the task is to predict the probabilistic future trajectory distribution for the interested targets in the traffic scene. We use vectorized lane map and 2 s targets' history trajectories as input. Then the model outputs 6 forecasted trajectories with probability for each target.


翻译:在Argovers运动预测竞赛中,任务是预测交通现场有兴趣的目标未来轨道分布的概率。我们使用矢量航道地图和两个目标的历史轨迹作为输入。然后模型输出6个预测轨迹,每个目标的概率。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
122+阅读 · 2021年4月29日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
综述 | 图像配准 Image registration
计算机视觉life
18+阅读 · 2019年9月12日
PyTorch 学习笔记(三):transforms的二十二个方法
极市平台
12+阅读 · 2019年4月28日
NIPS 2018 | 轨迹卷积网络 TrajectoryNet
极市平台
8+阅读 · 2019年2月8日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2018年6月4日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
Arxiv
35+阅读 · 2021年1月27日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
122+阅读 · 2021年4月29日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
综述 | 图像配准 Image registration
计算机视觉life
18+阅读 · 2019年9月12日
PyTorch 学习笔记(三):transforms的二十二个方法
极市平台
12+阅读 · 2019年4月28日
NIPS 2018 | 轨迹卷积网络 TrajectoryNet
极市平台
8+阅读 · 2019年2月8日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2018年6月4日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员