轨迹预测Leapfrog Diffusion Model for Stochastic Trajectory Prediction

10月前作者：BuptBf 分类：Toy博客阅读(47) 违法举报

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CVPR2023
暂时没有上传的开源代码：https://github.com/mediabrain-sjtu/led

解决什么问题

解决实时性问题，扩散模型用在扩散生成当中，虽然取得了很好的预测效果，但是由于扩散模型预测阶段耗时高，影响了未来轨迹预测的实时性。因此作者采用蛙跳的方式加速这个过程。

解决这个问题的几个关键点

总体架构上面提出了哪些创新

直接使用一个网络跳过扩散模型开始的步骤，并且这个跳过的步骤还比较特殊，跳出的结果直接就是一个轨迹集合了。

这里作者说了三个关键点：
1）这里初始跳跃的时候将直接跳过了噪声到轨迹，跳跃的结果就是一些轨迹，之后再从这些轨迹开始扩散；
2）这种方法可以在预测的过程中让输出的这些K个轨迹彼此之间有感知，知道对方是什么情况。
3）作者设计的跳跃扩散模型和普通的扩散模型，都具有最后的逐步降燥的过程，保证了生成数据的质量。
轨迹预测Leapfrog Diffusion Model for Stochastic Trajectory Prediction

如何实现蛙跳

直接使用蛙跳进行

如何处理轨迹表达和训练问题

0.Abstract

To model the indeterminacy of h文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-434275.html

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