핵심 개념
Die Einführung eines Recurrent Aligned Network (RAN) ermöglicht die Generalisierung von Fußgänger-Trajektorien über verschiedene Domänen hinweg.
초록
Das Paper untersucht die Herausforderung der generalisierten Fußgänger-Trajektorienvorhersage, indem es ein RAN einführt, das eine effektive Domänenanpassung durch Domänenalignment ermöglicht. Es befasst sich mit der Minimierung des Domänenunterschieds auf verschiedenen Ebenen und zeigt überlegene Generalisierungsfähigkeiten.
- Einleitung: Fußgänger-Trajektorienvorhersage ist entscheidend für verschiedene Anwendungen.
- Herausforderungen: Domänenverschiebungsproblem und Unpraktikabilität von Domänenanpassungsmethoden in der Praxis.
- Lösungsansatz: Einführung des RAN zur Minimierung des Domänenunterschieds durch Domänenalignment.
- Experimente und Ergebnisse: Überlegene Leistung des RAN auf drei Benchmark-Datensätzen.
- Schlussfolgerung: Das RAN füllt die Lücke in der generalisierten Fußgänger-Trajektorienvorhersage und setzt starke Baselines in diesem Bereich.
통계
In diesem Paper wird die durchschnittliche ADE/FDE-Leistung auf verschiedenen Benchmark-Datensätzen verbessert.
Das RAN zeigt überlegene Generalisierungsfähigkeiten im Vergleich zu anderen Methoden.
인용구
"Unser Werk füllt die Lücke in der generalisierten Einstellung für die praktische Fußgänger-Trajektorienvorhersage."
"Die experimentellen Ergebnisse zeigen die überlegene Generalisierungsfähigkeit unserer Methode."