Reliable Trajectory Prediction and Uncertainty Quantification with Conditioned Diffusion Models
Verfasserangaben: | Marion Neumeier, Sebastian Dorn, Michael Botsch, Wolfgang Utschick |
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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): | ![]() |
Frontdoor-URL: | https://opus4.kobv.de/opus4-hs-augsburg/1905 |