Ensemble aus vortrainierten Modellen verbessert Trajektorienvorhersage um 10 %
In einer neuen Studie von Forschern aus dem Bereich autonomes Fahren wurde gezeigt, dass die Kombination mehrerer hochentwickelter, vortrainierter Modelle die Vorhersagegenauigkeit von Fahrzeugtrajektorien in urbanen Umgebungen signifikant steigert. Durch die Anwendung einer einfachen, vertrauensbasierten Mittelwertbildung – ohne erneutes Training oder Feinabstimmung – konnten die Autoren die Leistung um etwa zehn Prozentpunkte gegenüber dem bislang besten Modell erhöhen, insbesondere bei den sogenannten Long‑Tailed‑Metriken.
