Недавно рассмотренный алгоритм Hierarchical Vector Transformer (HiVT) предлагает инновационный подход к прогнозированию движения агентов в автономном вождении. Метод разделяет задачу на три этапа: локальное извлечение контекста, глобальное моделирование взаимодействий и прогнозирование траекторий.
Во-первых, модель извлекает локальные контекстные признаки, деля сцену на набор локальных областей для каждого агента. Затем фиксируются глобальные зависимости между этими областями. Это позволяет декодеру предусмотреть будущие траектории агентов.
Теперь важно интегрировать отдельные блоки в единую структуру. Следует приступить к реализации класса CNeuronHiVTOCL, унаследованного от CNeuronBaseOCL. Инициализация объектов и переменных происходит в методе Init.
Особое внимание уделяется векторизации данных и анализу зависимостей на каждом этапе. Обогащение эмбедингов локальными и временными ...
Читать далее...
Во-первых, модель извлекает локальные контекстные признаки, деля сцену на набор локальных областей для каждого агента. Затем фиксируются глобальные зависимости между этими областями. Это позволяет декодеру предусмотреть будущие траектории агентов.
Теперь важно интегрировать отдельные блоки в единую структуру. Следует приступить к реализации класса CNeuronHiVTOCL, унаследованного от CNeuronBaseOCL. Инициализация объектов и переменных происходит в методе Init.
Особое внимание уделяется векторизации данных и анализу зависимостей на каждом этапе. Обогащение эмбедингов локальными и временными ...
Читать далее...