11일 전
TENET: 동작 예측에서 효과적인 시계열 흐름을 위한 트랜스포머 인코딩 네트워크
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
초록
이 기술 보고서는 자율 주행에서의 운동 예측을 위한 효과적인 방법을 제안한다. 우리는 입력 인코딩 및 궤적 예측을 위해 Transformer 기반의 방법을 개발하였으며, 궤적 인코딩을 강화하기 위해 시간 흐름 헤더(Temporal Flow Header)를 제안한다. 마지막으로 효율적인 K-means 앙상블 방법을 도입하였다. 본 연구에서 개발한 Transformer 네트워크와 앙상블 방법을 활용하여, Argoverse 2 운동 예측 챌린지에서 최고 성능을 기록하였으며, 최신 기술 기준의 Brier-minFDE 점수 1.90을 달성하여 1위를 차지하였다.