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predicting future occupancy
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基于时空学习的动态环境下未来占据栅格的预测
我们提出了一种时空预测网络管道,它可以从环境和语义标签中获取过去的信息来生成未来的占用预测,并将其应用于复杂的 nuScenes 数据集中,相较于当前 SOTA,我们的方法可以预测长达 3 秒的占用情况,并不需要 HD-Maps 和明确模拟
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2 years ago
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