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新的ADAPT框架提升了自动驾驶汽车的行人过马路预测能力

研究人员开发了ADAPT，一个新颖的多模态框架，旨在提高自动驾驶汽车的行人过马路意图预测能力。该系统集成了来自RGB图像、深度图和语义图的视觉数据以及诸如自车速度和行人姿态等运动学信息。ADAPT采用稀疏注意力机制来高效融合这些多样化的输入，专注于信息量最大的交互。在基准数据集上的实验表明，ADAPT在准确性和速度上均优于现有方法，实现了高AUC分数，并在20毫秒内完成推理。