CVPR 2023: Leapfrog Diffusion Model for Stochastic Trajectory Prediction
本文通过6个分类标准对轨迹预测的研究选题进行了分析：扩散模型类型、预测类型、数据模态、推理速度、预测性能及应用领域。详细解释了每类的标准及其含义，并对比了现有文献中不同扩散模型的表现及特点。研究发现本文提出的新型蛙跳扩散模型(LED)在实时性方面显著优于传统扩散模型，并在行人轨迹预测中表现出更高的精度，在ADE和FDE指标上分别提高了23.7%和21.9%。与现有文献相比，本文的主要差异在于引入了新型扩散模型架构、强调了实时性能，并聚焦于行人轨迹预测这一特定领域。
我们使用以下6个分类标准对本文的研究选题进行分析：
1. 扩散模型类型:
- 标准扩散模型
- 蛙跳扩散模型 (LED)
- 其他扩散模型变体
2. 预测类型:
- 确定性 vs. 随机性
- 个体 vs. 群体
3. 数据模态:
- 单变量 (仅位置数据)
- 多模态 (结合视频、激光雷达等附加数据)
4. 推理速度:
- 实时 vs. 非实时
- 推理速度比较 (例如，LED 与标准扩散模型)
5. 预测性能:
- 使用的指标 (例如，ADE、FDE)
- 跨模型和数据集的性能比较
6. 应用领域:
- 行人轨迹预测
- 车辆轨迹预测
- 运动员轨迹预测 (例如，NBA/NFL)
- 其他
对以上6 个分类标准的详细解释：
1. 扩散模型类型:
该标准区分了轨迹预测中使用的不同扩散模型架构。
- 标准扩散模型: 作为基准模型，在经典的扩散流程中进行数据生成操作：通过逐步注入噪声至输入样本，并在逆向流程中实现对噪声的系统消除（在此应用场景中特指生成未来运动轨迹）。由于需要经历大量去噪步骤这一特点，在计算资源投入上存在较大规模消耗。
- 蛙跳扩散模型 (LED): 本研究提出了一种创新性设计：其核心在于利用可训练的frog-leap initialization module进行高效初始化操作，并能有效捕获未来运动轨迹所具有的多模态特征表达特性。相较于传统方法而言，在减少冗余去噪步骤的同时实现了较快的速度性能提升。
- 其他扩散模型变体: 另外若干变体方法试图通过引入特定技术特性来提升性能：其中一类主要关注于引入注意力机制以增强特征表示能力；另一类则着重于结合领域先验知识以提高生成质量。
2. 预测类型:
该标准关注预测轨迹的性质。
- 确定性 vs. 随机性: 在确定性模型中,我们假设系统的运动遵循唯一的轨迹,即所谓的"最优路径",这种假设在规划场景中具有重要的应用价值,然而它未能充分考虑人类行为中固有的不确定性.
- 相比之下,随机模型则通过概率分布描述了可能的运动路径,这种描述不仅能够捕捉到潜在运动的可能性,还为潜在运动提供了更为深入的理解.
- 个体 vs. 群体: 在个体建模中,我们关注的是单个实体的行为模式,例如行人的移动轨迹.
- 而群体建模则更加复杂,它综合考虑人群中的个体特征和交互关系,从而能够更全面地描绘多主体系统的行为特征.
3. 数据模态:
该标准考虑用于预测的信息类型。
- 单变量: 这些模型主要基于位置数据 (如时空信息)，这类数据易于获取但难以捕捉空间关系。
- 多模态: 通过融合视频、激光雷达或传感器读数等多源感知信息，这些模型能够提供更为全面的感知能力，并从而实现对目标行为状态的预测。
4. 推理速度:
该标准评估模型生成预测的速度。
- 实时 vs. 非实时: * 实时模型能够迅速生成预测结果，并适用于即时行动或即时反馈（例如，在自动驾驶车辆中），这对于处理时间敏感的任务至关重要。
- 非实时模型则更加注重准确性而非速度因素，在这类场景中并不适合作为主要应用方案。
- 该比较突出了不同模型在推理速度方面的差异，
- 并且特别强调了 LED 模型声称在实现 realtime 推理方面具有显著优势，
- 其表现相较于 standard 扩散模型更为突出
5. 预测性能:
该标准评估预测轨迹的准确性和质量。
- 使用的指标: 常见评估标准包括average displacement error (ADE) 和 final displacement error (FDE)，这些指标量化预测轨迹与实际轨迹之间的差异程度。此外, 还可能采用diversity, smoothness 或物理约束满足度作为评价维度。
- 跨模型和数据集的性能比较: 此研究对此进行了评估, 分析了各模型在各种场景下的相对强弱。
6. 应用领域:
该标准指定了研究应用的领域。
- 行人轨迹预测: 研究 crowd 中行人行为模式。
- 车辆轨迹预测: 分析自动驾驶与交通管理中的车辆运动趋势。
- 运动员轨迹预测: 探索篮球和足球等运动中运动员行为轨迹。
- 其他: 保留原有描述的其他潜在应用形式。
基于分析已有的标准规范深入掌握多种方法其优缺点以及在实际应用场景中的适用性
本文在以上 6 个标准中的类型分别是：
1. 扩散模型类型:
- 蛙跳扩散模型 (LED)
2. 预测类型:
- 随机性 (预测未来轨迹的分布)
- 个体 (预测单个实体的轨迹)
3. 数据模态:
- 单变量 (本文没有提到使用位置信息以外的额外数据)
4. 推理速度:
- 实时 (北美问吗声称比标准扩散模型快得多)
5. 预测性能:
采用的评估指标为Average Displacement Error（ADE）与Final Displacement Error（FDE）。这些指标被选作性能评估的标准。在与标准扩散模型进行对比的基础上，在NFL数据集上实现了一定程度上的优化效果。具体而言，在ADE指标上实现了23.7%的显著提升，在FDE指标上实现了21.9%的显著提升。
6. 应用领域:
- 行人轨迹预测 (本文提到，但也可能适用于其他领域)
注意:
- 本文未对所采用的扩散模型类型进行明确说明（标准扩散模型）。
- 尽管本文声称其在实时性和预测性能方面均有改进效果，但实证分析全篇内容方能确认这些声明并深入探讨模型存在的局限性。
本文与其他参考文献 的关键差异:
扩散模型类型:
- 本文系统阐述了具有创新性的蛙跳扩散模型（LED）。这种新型方法可能涉及不同的扩散模型架构。
其他文献则可能探讨具有优缺点的相应扩散机制。
推理速度:
- 本文强调了 LED 的实时性能，表明它可能比其他文献中描述的模型更快。
预测性能:
相较于基于扩散的标准模型，本文宣称在平均位移误差 (ADE) 和最终位移误差 (FDE) 方面有所提升。通过将这些评估指标与现有文献中的相关结果进行对比分析，本研究可能提供更深入的性能分析。
数据模态:
虽然摘要部分未明确提及相关研究, 但若他处采用多模态数据（如视频、激光雷达）进行分析, 将与我们仅基于位置信息的策略存在显著差异
应用领域:
这些研究主要聚焦于与现有研究不同的应用领域（如车辆运动预测而非人行道行为分析），这也构成了一个显著的区分点。