CVPRMar, 2023
FEND: 一种面向未来增强的分布感知对比度学习框架,用于长尾轨迹预测
FEND: A Future Enhanced Distribution-Aware Contrastive Learning Framework for Long-tail Trajectory Prediction
Yuning Wang, Pu Zhang, Lei Bai, Jianru Xue
TL;DR本文提出了一种未来增强的对比学习框架以处理轨迹预测中的长尾现象,该框架可以识别长尾数据中的轨迹模式并形成具有分离模式聚类的特征空间。此外,本文引入了一种分布感知的超级预测器以更好地利用形成的特征空间,实验结果显示本方法在 ADE 和 FDE 上分别比现有最先进的长尾预测方法高出 9.5% 和 8.5% ,同时保持或稍微提高了平均性能。