鴻海研究院推出 新世代多模態軌跡預測模型ModeSeq

鸿海（2317）4日公布，鸿海研究院人工智慧研究所与香港城市大学合作，提出多模态轨迹预测模型ModeSeq，该模型在今年国际上最具有影响力的年度 AI 会议CVPR （IEEE Computer Vision and Pattern Recognition Conference） Waymo Motion Prediction Challenge获得了全球第二名的佳绩。

此成果表示团队技术实力获得国际的认可，有助于推动自动驾驶领域的发展，并在自动驾驶的轨迹预测领域产生深远的影响力。Waymo Motion Prediction Challenge是聚焦于自动驾驶场景中轨迹预测的竞赛，以推动自动驾驶相关技术的发展为宗旨，并为研究人员提供展示和交流的平台。

ModeSeq研究专注于多模态轨迹预测，解决过去方法中牺牲多样性和性能的问题。 ModeSeq提出的方法，是使用顺序模式建模并设计Early-Match-Take-All （EMTA）损失函数来增强多模态轨迹预测。 ModeSeq使用因式分解变换器（Factorized Transformers）进行场景编码，并使用结合记忆变换器与因式分解变换器模组ModeSeq层的解码器。

本次研究由鸿海研究院人工智慧研究所长栗永徽率领所内研究员，与香港城市大学汪建平教授团队、美国卡内基梅隆大学研究人员共同合作完成。今年10月8日至9日一连两天举行的鸿海科技日上，鸿海研究院人工智慧研究所将邀请研发团队，与外界面对面讨论相关技术与应用。