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#797
summarized by : Anonymous
どんな論文か？
自動運転向けに，物体検知・トラッキング・モーション予測を1つのモデルでEnd-to-endに学習し，推論も1つのモデルのみで行う手法の提案．センサーの時系列データ（LiDARとHDMap）を入力し，各時刻の物体の軌跡と将来軌跡を出力する．
新規性
物体検知・トラッキング・モーション予測を別のモデルで行う，物体検知とモーション予測を行ってからトラッキングを行うといった従来の手法に対し，本手法では全て1つのモデルで行っている．提案した2ステージトラッキングフレームワークでは，過去の軌跡と現時刻の検出間の連結性を解決し，それを洗練させ，よりスムーズな軌跡を生成している．
結果
軌跡レベルの特徴を使って将来軌跡を予測できるようになったことで，オクルージョンに対する補正性能が向上し，より正確な将来予測が可能となった．2つのデータセット（nuScenes, ATG4D）で検証を行い，この3つのタスクの同時最適化の恩恵が受けられることを示した．
その他（なぜ通ったか？等）
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