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超越内分布性能：一项关于轨迹预测鲁棒性的跨数据集研究
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究探讨了三种轨迹预测模型的离散分布泛化能力。通过对比小型数据集Argoverse 2与大型数据集Waymo Open Motion的训练与测试，发现小模型在多种数据增强策略下表现最佳。这一发现对轨迹预测模型设计具有重要意义。
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关键要点
- 本研究探讨了三种轨迹预测模型的离散分布泛化能力。
- 研究对比了小型数据集Argoverse 2与大型数据集Waymo Open Motion的训练与测试。
- 发现小模型在多种数据增强策略下表现最佳，具有最高的离散泛化能力。
- 这一发现对轨迹预测模型的设计和基准具有重要意义。
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