FIF: future interaction forecasted for multi-agent trajectory prediction

2025-06-08

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AI

DOI：10.1016/j.trc.2025.105190

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摘要

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• 提出了一种面向未来交互的模型，以提升预测精度和效率。 • 一种分层融合框架异步更新标记特征，以更好地利用注意力机制。 • NETA-TPred，一个来自中国上海的大规模数据集，捕捉了复杂的城市交通场景。 • 轻量级FIF模型以16帧每秒的速度运行，占用80 MiB内存，支持实时部署。