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Pytorch实现的Transformer轨迹预测 包含数据集与代码 直接运行版.zip

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简介：
本资源提供了一个使用PyTorch实现的基于Transformer模型的轨迹预测项目，包含完整数据集和可以直接运行的代码文件。适合研究与学习。 使用Pytorch实现的transformer轨迹预测模型，包含数据集和完整代码，可以直接运行。

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  • Pytorch实现的Transformer轨迹预测 包含数据集与代码 直接运行版.zip
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    本资源提供了一个使用PyTorch实现的基于Transformer模型的轨迹预测项目，包含完整数据集和可以直接运行的代码文件。适合研究与学习。 使用Pytorch实现的transformer轨迹预测模型，包含数据集和完整代码，可以直接运行。
     
  • Transformer代码实现与数据集，可直接运行
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    本项目提供了一个可以直接运行的Transformer模型代码实现，并附带了示例数据集。适合于自然语言处理任务的研究和开发人员使用。 提供transformer代码复现及可以直接运行的数据集。
     
  • 运动物体跟踪轨迹（含图像和代码，可直接运行）
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    本项目提供了一套完整的解决方案用于追踪视频中的运动物体，并描绘其移动轨迹。包含详细注释的源代码与演示图片，支持直接运行测试。 运动物体追踪（包含图像和代码，可直接运行），主要是乒乓球追踪，但通过修改代码同样适用于其他物体的追踪。这是图像处理课程的一个大型实验项目。
     
  • Trajectory-Transformer：轨迹预测的变压器网络代码
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    简介：Trajectory-Transformer是一种创新的变压器网络架构，专门用于高效准确地进行轨迹预测。该模型通过编码行人历史移动数据，利用自注意力机制捕捉复杂场景中的动态关系，为自动驾驶和智慧城市应用提供强大支持。 用于轨迹预测的Transformer网络要求使用Pytorch 1.0+版本。项目包含一个经过修改的版本。 数据设置： 数据集文件夹必须具有以下结构： - dataset - dataset_name - train_folder - test_folder - validation_folder (可选) - clusters.mat (适用于量化TF) 要训练个人Transformer，只需运行train_individual.py脚本，并根据需要调整参数。示例命令如下： 训练eth数据集的命令为：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train_individualTF.py --dataset_name eth --name eth --max_epoch 240 --bat
     
  • Vision-Transformer-PyTorch：包含预训练模型的Pytorch版Vision Transformer(...)
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    Vision-Transformer-PyTorch项目提供了一个用PyTorch实现的视觉变换器（ViT）框架，并包含了多种预训练模型，适用于图像识别等任务。 视觉变压器-火炬视觉变压器的Pytorch实现提供预先训练的pytorch权重，这些是从原始jax/亚麻权重转换而来的。这是与相关项目的合作成果，并介绍了论文中的PyTorch实施方法。我们提供了从预训练的jax/flax模型转化来的预训练pytorch权重。我们也提供了微调和评估脚本。 安装环境：使用命令`conda create --name vit --file requirements.txt`创建新的虚拟环境，然后激活该环境以开始工作。 可用模델包括多种视觉变压器模型，这些是从原始jax/flax wieghts转换而来的。您可以下载并将文件放在“weights/pytorch”下以使用它们；或者您也可以直接从我们这里获取并将其存放在“weights/jax”目录中以便于使用。我们会在线帮助用户进行权重的转化。 支持的数据集目前包括ImageNet2012、CI等三个数据集。
     
  • 基于LSTM与Transformer的时间序列预测（含Pytorch代码及数据）
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    本项目利用深度学习技术中的长短期记忆网络(LSTM)和Transformer模型进行时间序列预测，并提供详细的Pytorch实现代码及所需数据集。 LSTM+Transformer时间序列预测（Pytorch完整源码和数据）可以用于风电预测、光伏预测、寿命预测以及浓度预测等多种场景。 该Python代码基于Pytorch编写，并具备以下特点： 1. 支持多特征输入单变量输出的预测任务。 2. 可应用于风电预测及光伏预测等实际问题中。 3. 由本人独立编写和调试，注释清晰易懂。 4. 能够读取csv、xlsx格式的数据文件，只需替换数据集即可直接使用。 LSTM+Transformer时间序列预测结合了Transformer与LSTM的深度学习模型，适用于处理具有多个特征输入的时间序列数据并进行有效预测。
     
  • 基于LSTM的高速公路车辆轨迹预测PyTorch源码及数据集.zip
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    本资源包含使用PyTorch实现的基于LSTM的高速公路车辆轨迹预测模型代码和相关数据集，适用于交通流分析与自动驾驶研究。 使用PyTorch实现基于LSTM的高速公路车辆轨迹预测的方法如下： 第一步：进行轨迹数据滤波。将原始US101和I-80的数据放入指定文件夹中，运行trajectory_denoise.py代码。 第二步：移除不必要的特征并添加新的特征，通过执行preprocess.py脚本实现这一过程。 第三步：根据需要加入横向与纵向的速度及加速度特性。这可以通过运行名为add_v_a.py的程序来完成。 第四步：采用滑动窗口方法提取8秒轨迹序列，使用代码文件“final_DP.py”进行处理。 第五步：合并US101和I-80的数据集，并为确保数据均衡性和充分利用数据集资源，随机选取了十组样本。每组按照6:2:2的比例分配给训练、测试及验证用途；通过运行merge_data.py脚本完成这些操作。 接下来进行模型的训练与评估： 1. 训练MTF-LSTM模型：使用代码文件“MTF-LSTM.py”。 2. 训练增强版SP模块的MTF-LSTM-SP模型：执行程序“MTF-LSTM-SP.py”。 以上步骤完成后，训练好的两个版本的LSTM模型将被保存在指定的algorithm文件夹内。
     
  • 基于Pytorch和LSTM的Python实现高速公路车辆轨迹预测（含源码、数据集及说明）
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    本项目采用Pytorch与LSTM模型，实现了对高速公路车辆行驶轨迹的有效预测，并提供完整源代码、数据集及相关文档。 第一步：轨迹数据滤波。将原始US101和I-80的原始数据放入指定文件夹，并运行trajectory_denoise.py。 第二步：移除不必要特征以及添加新特征，执行preprocess.py脚本进行处理。 第三步：根据需要添加横、纵向速度和加速度特征，通过运行add_v_a.py来实现。