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ट्रैजफ्लो एक नया फ्लो मैचिंग-आधारित मोशन प्रेडिक्शन फ्रेमवर्क है जो ऑटोनॉमस ड्राइविंग में सुरक्षित और सूचित निर्णय लेने के लिए कुशल और सटीक मोशन प्रेडिक्शन प्रदान करता है। यह मौजूदा जनरेटिव प्रेडिक्शन विधियों की मापनीयता और दक्षता के मुद्दों को संबोधित करता है, और मौजूदा जनरेटिव दृष्टिकोणों के विपरीत, जिन्हें विविध परिणामों को पकड़ने के लिए Iid सैंपलिंग और कई अनुमान पास की आवश्यकता होती है, यह एक ही पास में कई संभावित भविष्य के रास्तों की भविष्यवाणी करता है, जो भविष्यवाणियों के बीच स्थिरता बनाए रखते हुए कम्प्यूटेशनल ओवरहेड को काफी कम करता है। हम पूर्वानुमानित रास्तों के अनिश्चितता अनुमान को बेहतर बनाने के लिए प्लैकेट-लूस वितरण के आधार पर रैंकिंग हानि का प्रस्ताव करते हैं, और एक स्व-कंडीशनिंग प्रशिक्षण तकनीक डिज़ाइन करते हैं जो दूसरे फ़ॉरवर्ड पास के दौरान शोर इनपुट बनाने के लिए मॉडल की अपनी भविष्यवाणियों का पुन: उपयोग करती है, सामान्यीकरण प्रदर्शन में सुधार करती है और अनुमान को गति देती है। बड़े पैमाने पर वेमो ओपन मोशन डेटासेट (WOMD) पर व्यापक प्रयोगों के माध्यम से, हम प्रदर्शित करते हैं कि ट्रैजफ्लो कई प्रमुख मेट्रिक्स में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करता है। कोड और अन्य विवरण परियोजना की वेबसाइट ( https://traj-flow.github.io/) पर उपलब्ध हैं ।
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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यह एकल पास में बहु-मोडल पथ भविष्यवाणी को सक्षम करके कम्प्यूटेशनल दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार करता है।
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हमने प्लैकेट-लूस वितरण पर आधारित रैंकिंग हानि का उपयोग करके पूर्वानुमानित पथों के अनिश्चितता अनुमान में सुधार किया।
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स्व-कंडीशनिंग प्रशिक्षण तकनीकों का उपयोग करके सामान्यीकरण प्रदर्शन और अनुमान गति में सुधार किया गया।
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यह WOMD डेटासेट पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करता है, तथा स्वायत्त ड्राइविंग के क्षेत्र में व्यावहारिक प्रयोज्यता प्रदर्शित करता है।
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Limitations:
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यद्यपि पेपर में स्पष्ट रूप से उल्लेख नहीं किया गया है, लेकिन एक विशिष्ट डेटासेट (WOMD) पर उत्कृष्ट प्रदर्शन को देखते हुए, अन्य डेटासेट या वातावरण पर सामान्यीकरण प्रदर्शन के लिए आगे और सत्यापन की आवश्यकता है।
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प्लैकेट-लूस वितरण का उपयोग करते हुए रैंकिंग हानि कार्यों के चयन और प्रदर्शन पर अधिक विस्तृत चर्चा और तुलनात्मक विश्लेषण की आवश्यकता हो सकती है।
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स्व-कंडीशनिंग तकनीकों की प्रभावशीलता का अधिक गहन विश्लेषण आवश्यक हो सकता है।
