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#555
summarized by : QIU YUE
どんな論文か？
交通シーン理解のための、交通状況・過去と現在のAgent（車）のMotionから、Agentの未来のMotionを推定する新しい手法を提案。このタスクで高い精度を実現するため、Agentの過去の軌跡と現在の状態の理解が必要であり、この論文で過去の軌跡と現在の状態を良好的に融合できるモデルを提案し、いくつかの既存のデータセットにおいてSOTAを達成。
新規性
手法的新規性。ここで異なるAgentsのLanesとTrajectoriesの関係性を融合し理解できるLaPredモデルを提案した。LaPredモデルが各LanesとTrajectories間の関係性を考慮しているため、LaneのStructureと一致性が高いMulti-modal future trajectoriesを生成可能。
結果
提案のLaPred手法が２D画像ベースの手法とくらべ、Diversity性が高いFuture trajectoriesを生成できる。既存のデータセットnuScenesとArgoverseにおいてSOTAを達成。
その他（なぜ通ったか？等）
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