Occlusion-Aware Diffusion Model for Pedestrian Intention Prediction
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저자
Yu Liu, Zhijie Liu, Zedong Yang, You-Fu Li, He Kong
개요
이 논문은 보행자 횡단 의도 예측에 있어 가려짐(occlusion) 상황을 해결하기 위한 Occlusion-Aware Diffusion Model (ODM)을 제안한다. ODM은 가려진 움직임 패턴을 재구성하고 이를 활용하여 미래 의도 예측을 수행한다. 가려짐을 인지하는 diffusion transformer 구조를 사용하여 가려진 패턴과 관련된 노이즈 특징을 추정하고, 가려짐 마스크 기반 역방향 프로세스를 도입하여 관찰 정보를 효과적으로 활용한다. PIE 및 JAAD 벤치마크에서 기존 방법보다 더 강력한 성능을 보인다.
시사점, 한계점
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시사점:
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가려짐 상황에서의 보행자 횡단 의도 예측 성능 향상.
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가려진 움직임 패턴 재구성을 위한 새로운 딥러닝 모델 제안.
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가려짐을 인지하는 diffusion transformer 구조 및 가려짐 마스크 기반 역방향 프로세스 도입.
