효율적인 움직임 예측

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미래 움직임 예측을 위한 시나리오 적응형 정제 프레임워크

본 논문은 최소한의 추가 계산으로 움직임 예측 모델의 성능을 향상시키기 위한 시나리오 적응형 정제 프레임워크 SmartRefine을 제안한다. SmartRefine은 각 시나리오의 특성에 따라 정제 구성을 포괄적으로 적응시키고, 예측 품질과 잔여 정제 잠재력을 측정하는 품질 점수를 도입하여 정제 반복 횟수를 효과적으로 선택한다.

미래 움직임 예측을 위한 시나리오 적응형 정제 프레임워크

본 논문은 시나리오 적응형 정제 전략인 SmartRefine을 제안하여 최소한의 추가 계산으로 움직임 예측 모델의 성능을 향상시킨다. SmartRefine은 각 시나리오의 특성에 따라 정제 구성을 포괄적으로 적응시키고, 예측 품질과 잔여 정제 잠재력을 측정하는 품질 점수를 도입하여 정제 반복 횟수를 현명하게 선택한다.

효율적인 움직임 예측: 빠른 학습 및 추론 속도를 가진 경량 정확 궤적 예측 모델

제안된 효율적인 움직임 예측(EMP) 모델은 제한된 학습 리소스에서도 경쟁력 있는 성능을 달성하며, 빠른 추론 속도를 제공한다.

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