2、随着轨迹预测的时间增长,预测的不确定性也爆炸式增长;模型必须学会捕获多模信息;但样本数据中gt只有一个;目前有方案利用手工制作的anchor作为多模态预测的指导;还有的方案直接预测多模态轨迹,但这存在mode collapse和训练不稳定的问题 针对上面的问题,论文提出了QCNet算法: 1、基于query-centric 实现场景编码,基于各...
但是公版 QCNet 使用了大量 edge_index 索引操作, 使得模型中存在大量 BPU 暂不支持的 index_select、scatter 等操作。QCNet 参考算法重构了代码,去除了 FourierEmbedding 中的所有 edge_index,agent_encoder 编码器注意力层的 query 形状设为[B, lenq, 1, D] , key 形状为[B, 1, lenk, D], r 形状为...
IT之家 5 月 23 日消息，鸿海科技集团旗下鸿海研究院人工智能研究所与香港城市大学合作，推出新世代自动驾驶轨迹预测深度学习模型“QCNet”，未来可应用于集团电动车自动驾驶系统。IT之家从鸿海官网得知，QCNet 是一种智能轨迹预测模型，主要优势在于能够理解真实驾驶场景的全局信息，将 ChatGPT 相同技术基础的 Transfo...
在这份技术报告中,我们提出了一种用于联合多智能体轨迹预测的下一代建模框架,该框架可以准确估计多个目标智能体的联合未来分布,将此框架称为 QCNeXt,因为它是下一代QCNet,是目前最强大的边际轨迹预测模型之一。QCNeXt采用基于Transformer的...
为了克服上述问题,汪教授及其团队提出突破性的轨迹预测模型,“QCNet”,理论上可以支持流处理。该模型基于相对时空原理进行定位,赋予了预测模型“空间维度旋转平移不变性”、“时间维度平移不变性”等优良特性。 这两个属性使得从驾驶场景中提取的位置信息是唯一且固定的,无论观看者在观看驾驶场景时的时空坐标系如何。这...
5月23日，鸿海科技集团官网宣布，旗下鸿海研究院人工智能研究所联合香港城市大学共同合作，首度推出新一代自动驾驶轨迹预测深度学习模型“QCNet”。据介绍，QCNet可在复杂的道路环境捕捉车辆的多种潜在意图、超长距离预测未来6至8秒内的运动轨迹、可同时对场景中的多个目标进行准确的预测，并可将编码器的计算效率提升85...
QC solutions designed to improve workflow and efficiency, minimize risk and costly errors, maintain compliance and accreditation, and produce consistent results while running a cutting-edge lab—that’s the Bio-Rad promise.
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【鸿海推出自动驾驶轨迹预测深度学习模型QCNet】财联社5月23日电，鸿海科技集团旗下鸿海研究院人工智能研究所携手香港城市大学共同合作，首度推出新世代自动驾驶轨迹预测深度学习模型QCNet，可在复杂的道路环境捕捉车辆的多种潜在意图、超长距离预测未来6至8秒内的运动轨迹、可同时对场景中的多个目标进行准确的预测，并可...
商标名称 QCNET 国际分类 第42类-网站服务 商标状态 商标注册申请 申请/注册号 60080308 申请日期 2021-10-25 申请人名称(中文) 泉州市青果网络科技有限公司 申请人名称(英文) - 申请人地址(中文) 福建省泉州市丰泽区泉秀街道成洲社区刺桐路112号领SHOW天地G座407室 申请人地址(英文) - 初审公告期号 - 初审...