提出MoRE框架改进语言轨迹预测
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提出MoRE框架改进语言轨迹预测
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报道摘要
MoRE（Mixture of Reward Experts）通过强化学习将五个冻结的数值预测器的坐标级先验迁移到预训练语言轨迹预测器中，专家预测转为奖励并经不确定性加权共识融合。在 ETH-UCY 上，ADE 从 0.22 降至 0.20 m，FDE 从 0.32 降至 0.29 m；相对基础策略，ADE 在 SDD 上下降 17.9%、在 NBA 上下降 12.7%，且未增加推理内存或延迟。
摘自 arXiv cs.CV
最新进展10月7日 12:00
MoRE：用奖励专家混合框架改进基于语言的轨迹预测报道时间线
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10月7日
- arXiv cs.CVMoRE：用奖励专家混合框架改进基于语言的轨迹预测
MoRE（Mixture of Reward Experts）通过强化学习将五个冻结的数值预测器的坐标级先验迁移到预训练语言轨迹预测器中，专家预测转为奖励并经不确定性加权共识融合。在 ETH-UCY 上，ADE 从 0.22 降至 0.20 m，FDE 从 0.32 降至 0.29 m；相对基础策略，ADE 在 SDD 上下降 17.9%、在 NBA 上下降 12.7%，且未增加推理内存或延迟。
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