卡內基梅隆大學開源：圖神經網絡和多樣性採樣的聯合3D跟蹤和預測

  作者 介紹   3D多對象跟蹤（MOT）和軌跡預測是目前3D感知系統中的兩個關鍵組件，需要對多主體交互進行精確建模。我們假設將兩個任務統一在一個框架下以瞭解代理交互的共享特徵表示是有益的。爲了評估此假設，作者提出了3D MOT和軌跡預測的統一解決方案，其中還合併了兩個其他新穎的計算單元。首先，我們通過引入圖形神經網絡（GNN）來提出一種功能交互技術，以捕獲多個代理相互交互的方式。GNN能夠對復

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