Imagining The Road Ahead: Multi-Agent Trajectory Prediction via\n Differentiable Simulation
Notice bibliographique
Résumé
We develop a deep generative model built on a fully differentiable simulator\nfor multi-agent trajectory prediction. Agents are modeled with conditional\nrecurrent variational neural networks (CVRNNs), which take as input an\nego-centric birdview image representing the current state of the world and\noutput an action, consisting of steering and acceleration, which is used to\nderive the subsequent agent state using a kinematic bicycle model. The full\nsimulation state is then differentiably rendered for each agent, initiating the\nnext time step. We achieve state-of-the-art results on the INTERACTION dataset,\nusing standard neural architectures and a standard variational training\nobjective, producing realistic multi-modal predictions without any ad-hoc\ndiversity-inducing losses. We conduct ablation studies to examine individual\ncomponents of the simulator, finding that both the kinematic bicycle model and\nthe continuous feedback from the birdview image are crucial for achieving this\nlevel of performance. We name our model ITRA, for "Imagining the Road Ahead".\n
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».