Глубокое обучение, представляющее временность в пространственных данных - PullRequest
0 голосов
/ 12 ноября 2019

Я работал над моделью глубокого обучения, которая должна предсказывать траекторию движения эго. У меня есть пространственные и временные данные:

  1. Временные данные - Набор координат транспортного средства в данный момент времени
  2. Пространственные данные - Информация о дорожной карте траектории

Существует две версии модели:

  1. Модель LSTM + CNN - точность в порядке, но производительность низкая * Модель 1011 *
  2. CNN - точность не в порядке, но производительность хорошая

Мне нужна модель CNN с достойной производительностью

Модель CNN очень хорошо работает с пространственными данными. Но мои данные - это пространственные и временные данные, которые очень сильно коррелируют. Чтобы использовать модель CNN, мне нужно перейти в пространственное пространство, но когда я просто использую пространственные данные, временные данные теряются.

Но что, если я мог бы представить временные данные в пространственном пространстве?

Как я могу представить временные данные в пространственном пространстве?

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...