BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-02-20T00:00:00Z PIP-Net：野外行人意图预测 💡 原文中文，约500字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本文介绍了PIP-Net框架，用于预测自动驾驶汽车在现实城市场景中行人过马路意图。该模型利用运动数据和驾驶场景的空间特征，采用基于循环和时间注意力的解决方案，优于当前最先进的模型。该模型能够提前4秒准确预测行人过马路意图，是行人意图预测研究的突破。 🏷️ 标签 PIP-Net 循环和时间注意力 自动驾驶汽车 行人过马路意图 运动数据 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
