Mar, 2021
揭示交通行为未来预测中的长尾挑战
On Exposing the Challenging Long Tail in Future Prediction of Traffic Actors
Osama Makansi, Özgün Cicek, Yassine Marrakchi, Thomas Brox
TL;DR本文针对自动驾驶系统中交通预测中的长尾分布的挑战性场景，通过优化损失函数设计，提出了一种让相似的场景更靠近一起，从而分享信息和学习特定预测特征的方法，证明在四个公共数据集上，该方法可以提高挑战性场景的预测性能，同时保持总性能稳定。该方法与已有的解决方案相兼容，使用不同网络体系结构、输入模态或视角都能无缝集成。