想问一下，这篇论文里面轨迹的可视化是怎么实现的？？ 如果可以，能不能分享一下原代码，尝试了很多，一直实现不了😢
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- 2022-06-08 19:43深度科研的博客 在（一）中简单的对全文进行了翻译，实际上很多句子并不能靠翻译来理解，所以只能将自己的想法融入在译文里面。...STAR模型架构以ETH、UCY两个数据集作为输入，其中ETH数据集包含两个子集，UCY数据集包含三个子集。我们
- 2022-05-25 17:31深度科研的博客 这是一篇ECCV 2020 行人轨迹预测的文章，在这里对论文进行浅浅的翻译。当然，由于水平的局限，有些地方只能意译。 论文链接：Spatio-Temporal Graph Transformer Networks for Pedestrian Trajectory Prediction ...
- 2025-10-08 01:12鸽子精Pro的博客 本文提出一种基于ResNet的自动驾驶车辆轨迹预测模型，通过残差网络从原始图像中端到端学习多模态轨迹输出，并为每条轨迹分配置信度。实验结果表明，ResNet34的损失值显著低于VGG16和VGG19，验证了其在轨迹预测任务中...
- 2024-06-03 00:42多加糖️的博客 然而，传统的模型驱动的行人轨迹预测方法难以在复杂高动态的场景下对行人进行轨迹预测。相比之下，数据驱动的行人轨迹预测方法依靠大规模数据集平台，可以更好地捕捉和建模更复杂的行人交互关系，进而取得较精准的...
- 2024-06-03 14:50等待破茧的博客 行人轨迹预测方法关键问题研究：现状及展望
- 2024-09-11 09:27翟万实Robust的博客 今天，我们将探索一个卓越的开源项目——STAR（Spatio-Temporal Graph Transformer Networks），它为行人轨迹预测带来了一场革新。通过将先进的图神经网络与Transformer技术相结合，STAR在预测精度...
- 2024-10-26 15:24AI大模型产品经理的博客 Transformer 是一种基于自注意力（self-attention）机制的深度学习模型，最初由 Vaswani 等人在 2017 年的论文《Attention is All You Need》中提出。该模型在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大的成功，并逐渐被...
- 2022-04-03 22:50EAI2的博客 本文详细总结了近几年时间/时空序列分类/预测/异常检测模型顶会论文，包括Transformer及其变体。
- 2025-06-24 20:16二进制的Liao的博客 《世界模型：AI的认知模拟器》摘要 世界模型是AI系统构建的环境模拟器，如同孩子用笔记本记录生活规律。其核心是通过"压缩关键信息-预测未来-修正错误"的闭环，让AI学习环境规律。技术实现包含四步：观测...
- 2021-01-28 19:58美团技术团队的博客 总第434篇2021年 第004篇近日，美团无人车配送中心团队获得NeurIPS 2020 INTERPRET轨迹预测挑战赛Generalizability赛道冠军、Regular赛道亚...
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1月7日