Submitted 16 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: 6 pages, 2 figures, to be published in IEEE International Conference on Robotics & Automation (2025)
توضیحات به فارسی
ارائه شده 16 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا در سپتامبر 2024 اعلام شد ، نظرات: 6 صفحه ، 2 شکل ، که در کنفرانس بین المللی IEEE در مورد روباتیک و اتوماسیون منتشر می شود (2025)
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Forecasting the future trajectories of surrounding agents is crucial for autonomous vehicles to ensure safe, efficient, and comfortable route planning. While model ensembling has improved prediction accuracy in various fields, its application in trajectory prediction is limited due to the multi-modal nature of predictions. In this paper, we propose a novel sampling method applicable to trajectory prediction based on the predictions of multiple models. We first show that conventional sampling based on predicted probabilities can degrade performance due to missing alignment between models. To address this problem, we introduce a new method that generates optimal trajectories from a set of neural networks, framing it as a risk minimization problem with a variable loss function. By using state-of-the-art models as base learners, our approach constructs diverse and effective ensembles for optimal trajectory sampling. Extensive experiments on the nuScenes prediction dataset demonstrate that our method surpasses current state-of-the-art techniques, achieving top ranks on the leaderboard. We also provide a comprehensive empirical study on ensembling strategies, offering insights into their effectiveness. Our findings highlight the potential of advanced ensembling techniques in trajectory prediction, significantly improving predictive performance and paving the way for more reliable predicted trajectories.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
پیش بینی مسیرهای آینده عوامل اطراف برای وسایل نقلیه خودمختار برای اطمینان از برنامه ریزی ایمن ، کارآمد و راحت مسیر بسیار مهم است.در حالی که مجموعه های مدل دقت پیش بینی را در زمینه های مختلف بهبود بخشیده اند ، کاربرد آن در پیش بینی مسیر به دلیل ماهیت چند منظوره پیش بینی ها محدود است.در این مقاله ، ما یک روش نمونه گیری جدید را برای پیش بینی مسیر بر اساس پیش بینی های مدل های مختلف ارائه می دهیم.ما ابتدا نشان می دهیم که نمونه گیری معمولی بر اساس احتمالات پیش بینی شده می تواند عملکرد را به دلیل تراز مفقود بین مدل ها کاهش دهد.برای پرداختن به این مشکل ، ما یک روش جدید را معرفی می کنیم که مسیرهای بهینه را از مجموعه ای از شبکه های عصبی ایجاد می کند و آن را به عنوان یک مشکل به حداقل رساندن خطر با یک عملکرد از دست دادن متغیر ، قاب می کند.رویکرد ما با استفاده از مدل های پیشرفته به عنوان زبان آموزان پایه ، مجموعه های متنوع و مؤثر را برای نمونه گیری مسیر بهینه می سازد.آزمایش های گسترده ای در مورد مجموعه داده های پیش بینی Nuscenes نشان می دهد که روش ما از تکنیک های پیشرفته فعلی پیشی می گیرد و به رده های برتر در صفحه رهبری می رسد.ما همچنین یک مطالعه جامع تجربی در مورد استراتژی های گروه بندی ارائه می دهیم و بینش هایی در مورد اثربخشی آنها ارائه می دهیم.یافته های ما پتانسیل تکنیک های پیشرفته گروه بندی در پیش بینی مسیر را نشان می دهد ، عملکرد پیش بینی را به میزان قابل توجهی بهبود می بخشد و راه را برای مسیرهای پیش بینی شده قابل اطمینان تر هموار می کند.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
