UniTraj: A Unified Framework for Scalable Vehicle Trajectory Prediction (ECCV2024)

Summary

• https://vita-epfl.github.io/UniTraj/
• https://github.com/vita-epfl/UniTraj
• prediction taskを統一的に扱えるフレームワークの提案
  • 巨大なデータでpredictionを学習したら、結局データの大きさが効いた

Method

• concept

• dataset 統一化

評価

• “Trajectory types”
• “Kalman difficulty”

Experiment

• 8 × A100 GPU
  • Appendixに書いてある
• Dataが多いは正義
  • Waymoのデータ量がかなり効いているようには見える

• 場所ごと

• データが多いほど強い

• “Trajectory types” と “Kalman difficulty” の分布

• Rare sceneに対してはデータを増やすと有意に良くなる