Motion Forecasting 新仓库公开动物轨迹预测训练与评估流程

该仓库实现动物未来运动预测：输入动物周围的方形裁剪、首帧图像及至少四帧的点轨迹历史，以冻结 DINOv3 ViT-L 特征条件化扩散 Transformer，输出未来点坐标及可见性。目标日代码包含推理、Hydra/Lightning 分布式训练和评估入口，并给出来自约300小时动物视频的 MammalMotion 数据下载方法。模型预测 checkpoint 在本次 README 中仍标注 Coming soon；DINOv3 仓库和权重需另行准备。仓库按 CC-BY-NC 4.0 发布，不能把通用免责声明中的 Apache 字样当成商业许可。此次是早期研究的代码开放，不把旧论文重新算作10.7论文。