SingularTrajectory 的项目扩展与二次开发

1. 项目的基础介绍

SingularTrajectory 是一个基于扩散模型的人类轨迹预测框架，旨在通过建立一个统一的框架，跨各种输入模态和轨迹长度来模拟人类运动的动态。该项目在五个轨迹预测任务中实现了最先进的性能，包括确定性、随机性、域适应、瞬时观察和小样本情况。

2. 项目的核心功能

• 扩散模型: 作为预测框架的核心，扩散模型被设计用来弥合不同任务之间的性能差距。
• 奇异空间: 通过构建一个奇异空间，将人类动力学在各种相关任务中的不同表示形式统一起来。
• 自适应锚点: 使用自适应锚点和级联去噪过程来纠正放置不正确的初始原型路径。
• SOTA性能: 该模型在五个公共基准测试中表现优于其他模型，包括确定性、随机性、域适应、瞬时观察和小样本情况。

3. 项目使用了哪些框架或库？

SingularTrajectory 使用了以下框架和库：

• Python 3.8: 编程语言，用于实现项目的主要逻辑。
• PyTorch 2.0.1: 深度学习库，用于构建和训练神经网络模型。
• CUDA 11.7: 用于加速深度学习任务的 NVIDIA CUDA 并行计算平台和编程模型。

4. 项目的代码目录及介绍

项目的代码目录结构如下：

• SingularTrajectory: 项目的根目录。
• baseline: 基线模型的配置和代码。
• checkpoints: 模型训练的检查点文件。
• config: 模型配置文件。
• datasets: 数据集处理脚本和文件。
• img: 项目相关的图片和可视化结果。
• script: 项目运行的脚本文件，包括训练和评估脚本。
• utils: 通用工具和辅助函数。
• .gitignore: Git 忽略文件列表。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文件。
• trainval.py: 模型训练和验证的主要脚本文件。

5. 对项目进行扩展或者二次开发的方向

• 增加新的输入模态: 可以考虑将其他类型的输入数据，如传感器数据或文本描述，集成到模型中。
• 扩展模型的预测范围: 增加模型对更长时间范围或更复杂场景的预测能力。
• 改进自适应锚点技术: 可以尝试不同的锚点选择策略或去噪方法，以提高预测的准确性。
• 探索不同的扩散模型变体: 尝试不同的扩散模型结构，如条件扩散模型或变分扩散模型，以适应特定的任务需求。
• 集成其他相关技术: 可以考虑将其他相关技术，如强化学习或注意力机制，集成到模型中以进一步提高性能。