TrajVAE: A Variational AutoEncoder model for trajectory generation

Large-scale trajectory dataset is always required for self-driving and many other applications. In this paper, we focus on the trajectory generation problem, which aims to generate qualified trajectory dataset that is indistinguishable from real trajectories, for fulfilling the needs of large-scale...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Neurocomputing (Amsterdam) Jg. 428; S. 332 - 339
Hauptverfasser:	Chen, Xinyu, Xu, Jiajie, Zhou, Rui, Chen, Wei, Fang, Junhua, Liu, Chengfei
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier B.V 07.03.2021
Schlagworte:	Generation model Long Short-Term Memory (LSTM) Trajectory generation Variational AutoEncoder (VAE) Trajectory generation Variational AutoEncoder (VAE) Long Short-Term Memory (LSTM) Generation model
ISSN:	0925-2312, 1872-8286
Online-Zugang:	Volltext
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