15 天前

TENET：用于运动预测中有效时序流的Transformer编码网络

Yuting Wang, Hangning Zhou, Zhigang Zhang, Chen Feng, Huadong Lin, Chaofei Gao, Yizhi Tang, Zhenting Zhao, Shiyu Zhang, Jie Guo, Xuefeng Wang, Ziyao Xu, Chi Zhang

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摘要

本技术报告提出了一种在自动驾驶领域中高效实现运动预测的方法。我们设计了一种基于Transformer的架构，用于输入编码与轨迹预测。此外，提出了一种时序流头（Temporal Flow Header）以增强轨迹编码能力。最终，采用一种高效的K-means集成方法进行优化。通过所提出的Transformer网络与集成方法，我们在Argoverse 2运动预测挑战赛中取得第一名，达到了当前最先进的Brier-minFDE评分1.90。