Jul, 2024
自适应预测集合：提高运动预测的超出分布泛化能力
Adaptive Prediction Ensemble: Improving Out-of-Distribution
Generalization of Motion Forecasting
TL;DR通过集成深度学习和基于规则的预测专家，提出了一种新的框架——自适应预测集成（APE），用于解决自动驾驶中的轨迹预测模型在分布外场景中的泛化问题，并在大规模数据集上进行实验证明其对数据集的零样本泛化能力得到了改进，特别在长期预测和有大量分布外数据的场景中优于单个预测模型和其他变种，突显了混合方法在自动驾驶中具有鲁棒性和泛化性的潜力。