读LaneRCNN Distributed Representations for Graph-Centric Motion Forecasting
LaneRCNN paper 贡献 | 模型框架 | 具体实现 | 其他需要注意 贡献 LaneRoI：针对于特定智能体的图，其中包括该智能体历史轨迹与周围地图拓扑结构； LaneR ...
原文：读 Learning Lane Graph Representationsfor Motion Forecasting
LaneGCN paper github 贡献 使用图的模式来表达地图矢量数据，而非栅格化图片 从图卷积，提出LaneGCN，设计了整个网络 SOTA 模型框架 三部分：特征提取 DCNN FPN提取车辆轨迹信息 LaneGCN提取地图特征 ，特征融合 注意力和LaneGCN ，轨迹预测 分类概率和回归轨迹 具体实现 信息提取 道路图 根据车道中心线的矢量数据及连接关系构建车道图，并利用膨胀的车道 ...
2021-07-04 19:35 0 145 推荐指数：
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