网站建设图片如何循环转,制作单页网站,网站收录查询网,徐州关键词优化平台我们使用以下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…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: 这是基线模型，遵循传统的扩散过程，即逐渐向目标分布添加噪声，然后逆转过程将其“去噪”为所需数据 (在本例中为未来轨迹)。由于大量的去噪步骤，它可能在计算上很昂贵。蛙跳扩散模型 (LED): 这是摘要中提出的模型，它利用可训练的“蛙跳初始化器”直接学习未来轨迹的表达性多模态分布。这跳过了许多去噪步骤，
