Li-ViP3D++: クエリベースの変形可能フュージョンによるエンドツーエンドの認識と軌跡予測

要約

自動運転における認識と軌跡予測のための新たなエンドツーエンドモデル「Li-ViP3D++」が提案された。カメラとLiDARを統合する新手法「QGDF」を導入し、クエリ空間での適応的な情報融合を実現。nuScenesデータセットにおいて、従来モデルより高い認識精度と予測性能を達成しつつ、処理速度も向上させた。

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