論文の概要: DICE: Diverse Diffusion Model with Scoring for Trajectory Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14570v1
- Date: Mon, 23 Oct 2023 05:04:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-24 22:29:45.337159
- Title: DICE: Diverse Diffusion Model with Scoring for Trajectory Prediction
- Title（参考訳）: DICE:軌道予測のためのスコーリング付き拡散モデル
- Authors: Younwoo Choi, Ray Coden Mercurius, Soheil Mohamad Alizadeh Shabestary,
Amir Rasouli
- Abstract要約: 本稿では,拡散モデルを用いて将来の軌跡を計算的に効率的に予測するフレームワークを提案する。
提案手法は, 試料軌道数を最大化し, 精度を向上させるための効率的なサンプリング機構である。
本研究では,一般歩行者(UCY/ETH)と自律走行(nuScenes)のベンチマークデータを用いて,経験的評価を行うことによるアプローチの有効性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.346307332191997
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Road user trajectory prediction in dynamic environments is a challenging but
crucial task for various applications, such as autonomous driving. One of the
main challenges in this domain is the multimodal nature of future trajectories
stemming from the unknown yet diverse intentions of the agents. Diffusion
models have shown to be very effective in capturing such stochasticity in
prediction tasks. However, these models involve many computationally expensive
denoising steps and sampling operations that make them a less desirable option
for real-time safety-critical applications. To this end, we present a novel
framework that leverages diffusion models for predicting future trajectories in
a computationally efficient manner. To minimize the computational bottlenecks
in iterative sampling, we employ an efficient sampling mechanism that allows us
to maximize the number of sampled trajectories for improved accuracy while
maintaining inference time in real time. Moreover, we propose a scoring
mechanism to select the most plausible trajectories by assigning relative
ranks. We show the effectiveness of our approach by conducting empirical
evaluations on common pedestrian (UCY/ETH) and autonomous driving (nuScenes)
benchmark datasets on which our model achieves state-of-the-art performance on
several subsets and metrics.
- Abstract（参考訳）: 動的環境における道路ユーザの軌道予測は、自律運転など様々なアプリケーションにとって難しいが重要な課題である。
この領域における主な課題の1つは、エージェントの未知だが多様な意図に由来する未来の軌道の多様性である。
拡散モデルは予測タスクにおけるそのような確率性を捉えるのに非常に効果的であることが示されている。
しかしながら、これらのモデルには多くの計算コストのかかるデノナイジングステップとサンプリング操作が含まれており、リアルタイム安全クリティカルなアプリケーションでは望ましくない選択肢となっている。
そこで本研究では, 拡散モデルを用いて将来の軌道を計算効率良く予測する新しい枠組みを提案する。
反復サンプリングにおける計算ボトルネックを最小限に抑えるため,実時間における推論時間を維持しつつ,精度を向上させるため,サンプル軌道の数を最大化できる効率的なサンプリング機構を採用した。
また,相対ランクを割り振ることにより,最も妥当な軌道を選択するためのスコアリング機構を提案する。
提案手法は,共通歩行者(ucy/eth)と自律運転(nuscenes)のベンチマークデータセットに対して経験的評価を行い,いくつかのサブセットとメトリクスで最先端のパフォーマンスを実現することにより,その効果を示す。
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