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Reliable Trajectory Prediction and Uncertainty Quantification with Conditioned Diffusion Models

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Verfasserangaben:Marion Neumeier, Sebastian Dorn, Michael Botsch, Wolfgang Utschick
DOI:https://doi.org/10.48550/arXiv.2405.14384
Dokumentart:Preprint
Sprache:Englisch
Datum der Veröffentlichung (online):23.05.2024
Jahr der Erstveröffentlichung:2024
Datum der Freischaltung:21.06.2024
Freies Schlagwort / Tag:conditioned Vehicle Motion Diffusion (cVMD); machine learning; trajectory prediction
Seitenzahl:10
Bemerkung:
Accepted at IEEE/CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference Workshops (CVPRW) 2024
Open Access:ja
Fakultät:Fakultät für angewandte Geistes- und Naturwissenschaften
DDC-Klassifikation:0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik
DFG-Fachsystematik:Ingenieurwissenschaften / Informatik, System- und Elektrotechnik / Informatik
Lizenz (Deutsch):License Logogemäß dem Veröffentlichungsvertrag nach dem deutschen Urheberrecht (UrhG)
Frontdoor-URL:https://opus4.kobv.de/opus4-hs-augsburg/1905
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