arXiv 机器学习· Kyle Musgrove, Dylan B. Lewis, Sarah Powers, Emma J. Reid, Hector Santos-Villalobos·· 4 小时前AI 评分33
TEMPEST：基于角裕度学习的时序嵌入可扩展驾驶员识别模型
TEMPEST: Temporal Embeddings for Scalable Driver Identification via Angular Margin Learning
AI 导读
TEMPEST 是一种采用 ArcFace 损失训练的时间卷积网络嵌入模型，可将 60 秒多模态驾驶窗口映射为 96 维嵌入向量，支持无需重新训练的动态注册。在 45 名驾驶员数据集的时序评估中，该模型取得 91.71% 的 Rank-1 准确率，驾驶员规模从 10 人扩至 45 人时性能仅下降 4.3 个百分点。
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