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#629
summarized by : 金城 忍
どんな論文か？
乗り物の動きの系列情報と道の構造等を中央ラインの情報に基づいて系列的な変化を含めた空間情報を独立したTransfomerモデルから取得し、全ての乗り物の依存関係を、系列情報及び風景の幾何学的構造を、独立したTransfomerモデルで関連付けることで、より頑健な移動予測をする提案
新規性
乗り物の動きの系列情報、道路の系列的な幾何学的状態を独立にエンコードし、それらを束ねて物体毎の依存関係を捉えて移動系列を予測するという点で新規
結果
Argoverse motion forecastingデータセットを使用し、Average displacement error、Final displacement error及びMiss rateを指標に評価した結果、提案手法は既存手法より良い結果を達成する一方で、視覚的な評価でも提案手法はGround-Truthとほぼ一致する物体の移動に対する軌跡を示した
その他（なぜ通ったか？等）
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