鴻海旗下鴻海研究院10日宣布，人工智慧研究所與香港城市大學合作提出多模態軌跡預測模型ModeSeq模型，應用AI為自動駕駛車輛提供更準確、多樣化的交通參與者行為預測，獲CVPR workshop自動駕駛競賽冠軍。
鴻海旗下鴻海研究院10日宣布，人工智慧研究所與香港城市大學合作提出多模態軌跡預測模型ModeSeq模型，應用AI為自動駕駛車輛提供更準確、多樣化的交通參與者行為預測，獲CVPR workshop自動駕駛競賽冠軍。
鴻海ModeSeq模型運用AI技術，秒懂人車軌跡、預測更快更準，獲CVPR workshop自駕競賽冠軍。（圖／鴻海提供）鴻海指出，CVPR是人工智慧與計算機視覺領域最具有影響力的國際學術會議，每年吸引頂尖科技企業、研究機構以及學術界高手參與。鴻海研究院團隊已於今年6月13日在會議上發表多模態軌跡預測模型ModeSeq。該技術專注於多模態軌跡預測，解決過去方法對於預測多種可能軌跡的困難，在保持高性能的同時獲得多樣性的預測。
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鴻海提到，ModeSeq提出的方法，是使用順序模式建模並設計Early-Match-Take-All（EMTA）損失函數來增強多模態軌跡預測； ModeSeq使用因式分解變換器（Factorized Transformers）進行場景編碼，並使用結合記憶變換器與因式分解變換器模組ModeSeq層的解碼器。
鴻海表示，ModeSeq模型連續2年獲獎，它在2024年CVPR Waymo Motion Prediction Challenge獲得了全球第2名的佳績。經過持續優化之後， 下一代新模型Parallel ModeSeq參加今年CVPR workshop的Waymo Open Dataset（WOD）Challenge－Interaction Prediction挑戰賽，打敗新加坡國立大學、不列顛哥倫比亞大學、向量人工智慧研究所、滑鐵盧大學以及喬治亞理工學院等強者，一舉獲得冠軍。
鴻海提到，本次研究，由鴻海研究院人工智慧研究所所長栗永徽率領所內研究員，與香港城市大學教授汪建平團隊、美國卡內基梅隆大學研究人員共同合作完成，在Motion Prediction Benchmark測試中，mAP、soft mAP方面優於以往的方法，同時在minADE和minFDE指標上保持了可比的性能。
栗永徽說，ModeSeq技術能為自駕車輛提供更準確、多樣化的交通參與者行為預測，直接提升決策系統的安全性，降低計算成本，並具備獨特的模態外推（mode extrapolation）能力，能根據場景的不確定性程度動態調整預測的行為模式數量。
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