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行人意图预测中的特征重要性：一种上下文感知的审视
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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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，是当前行人意图预测研究的突破。同时，首次提出了 Urban-PIP 数据集，包含多相机注释。
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关键要点
- PIP-Net 框架用于预测自动驾驶汽车在城市场景中行人过马路意图。
- 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。
- PIP-Net 模型优于当前最先进的模型，能够提前4秒准确预测行人过马路意图。
- 引入分类深度特征图和局部运动流特征，提高视觉表达和距离感知。
- 扩展视野至三个相机，增强模型的上下文感知能力。
- 首次提出 Urban-PIP 数据集，包含多相机注释，专用于行人意图预测。
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