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鴻海研究院推出 新世代多模態軌跡預測模型ModeSeq

本文共642字

經濟日報 記者何佩儒/即時報導

鴻海(2317)4日公布,鴻海研究院人工智慧研究所與香港城市大學合作,提出多模態軌跡預測模型ModeSeq,該模型在今年國際上最具有影響力的年度 AI 會議CVPR (IEEE Computer Vision and Pattern Recognition Conference) Waymo Motion Prediction Challenge獲得了全球第二名的佳績。

此成果表示團隊技術實力獲得國際的認可,有助於推動自動駕駛領域的發展,並在自動駕駛的軌跡預測領域產生深遠的影響力。Waymo Motion Prediction Challenge是聚焦於自動駕駛場景中軌跡預測的競賽,以推動自動駕駛相關技術的發展為宗旨,並為研究人員提供展示和交流的平台。

ModeSeq研究專注於多模態軌跡預測,解決過去方法中犧牲多樣性和性能的問題。 ModeSeq提出的方法,是使用順序模式建模並設計Early-Match-Take-All (EMTA)損失函數來增強多模態軌跡預測。 ModeSeq使用因式分解變換器(Factorized Transformers)進行場景編碼,並使用結合記憶變換器與因式分解變換器模組ModeSeq層的解碼器。

本次研究由鴻海研究院人工智慧研究所長栗永徽率領所內研究員,與香港城市大學汪建平教授團隊、美國卡內基梅隆大學研究人員共同合作完成。今年10月8日至9日一連兩天舉行的鴻海科技日上,鴻海研究院人工智慧研究所將邀請研發團隊,與外界面對面討論相關技術與應用。

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