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DiVR: Incorporating Context from Diverse Virtual Reality Scenes for Human Trajectory Prediction
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种名为DiVR的跨模态变换器，利用虚拟现实场景的上下文来提高人类轨迹预测的准确性。DiVR集成了静态和动态场景信息，实验证明其在不同用户和任务下的表现优于其他模型，强调了虚拟现实数据集在轨迹建模中的重要性，对提升元宇宙用户体验具有潜在应用价值。
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关键要点
- 本研究提出了一种名为DiVR的跨模态变换器，旨在提高人类轨迹预测的准确性。
- DiVR集成了静态和动态场景信息，充分利用虚拟现实场景的上下文。
- 实验证明，DiVR在不同用户、任务和场景下的表现优于其他模型。
- 研究强调了虚拟现实数据集在轨迹建模中的重要性。
- DiVR对提升元宇宙用户体验具有潜在应用价值。
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