Motion Forecasting on Argoverse 2 Motion Forecasting Dataset (test)

12Miss Rate (K=6)DeMo

Evaluation Results

Method
DeMo2024.10	12	0.6	1.11	—	1.73	3.7	1.49	—
DeMo2024.10	13	0.61	1.17	—	1.84	3.74	1.49	—
DeMo2026.02	13	0.61	1.17	—	1.84	3.74	1.49	—
QCNet2024.10	14	0.62	1.19	—	1.78	3.96	1.56	—
MTR2022.09	15	—	—	—	1.98	—	—	58
MTR2024.10	15	0.73	1.44	—	1.98	4.39	1.74	—
SmartRefine2024.10	15	0.63	1.23	—	1.86	4.17	1.65	—
MTR2026.02	15	0.73	1.44	—	1.98	4.39	1.74	—
SmartRefine2026.02	15	0.63	1.23	—	1.86	4.17	1.65	—
QCNet2024.10	16	0.65	1.29	—	1.91	4.3	1.69	—
QCNet2026.02	16	0.65	1.29	—	1.91	4.3	1.69	—
GANet2022.06	17	0.73	1.36	2.26	1.98	—	—	—
GANet2022.09	17	—	—	—	1.97	—	—	60
GANet2024.10	17	0.72	1.34	—	1.96	4.48	1.77	—
Forecast-MAE2024.10	17	0.69	1.34	—	1.91	4.15	1.66	—
HiMAP2026.02	17	0.68	1.33	—	1.96	4.61	1.81	—
GANet2022.09	17.1	0.728	1.352	—	1.969	4.475	1.775	59.7
OPPred2022.09	18	0.733	1.389	—	2.03	4.7	1.84	61.5
HeteroGCN2023.03	18	0.73	1.37	—	2	—	—	—
HeteroGCN-en2023.03	18	0.69	1.34	—	1.9	—	—	—
HeteroGCN2023.03	18	0.73	1.37	—	2	—	—	—
HeteroGCN-en2023.03	18	0.69	1.34	—	1.9	—	—	—
ProphNet2024.10	18	0.68	1.33	—	1.88	4.74	1.8	—
Gnet2024.10	18	0.69	1.34	—	1.9	4.4	1.72	—
HeteroGCN2026.02	18	0.69	1.34	—	1.9	4.4	1.72	—
ProphNet2026.02	18	0.68	1.33	—	1.88	4.74	1.8	—
TENET2022.06	19	0.7	1.38	2.15	1.9	—	—	—
OPPred2022.06	19	0.71	1.36	2.18	1.92	—	—	—
Polkach2022.06	19	0.71	1.39	2.3	2	—	—	—
Polkach(VILaneIter)2022.09	19	0.71	1.39	—	2	4.74	1.82	61
TENET2022.09	19	—	—	—	1.9	—	—	61
OPPred2022.09	19	—	—	—	1.92	—	—	60
Qml2022.09	19	—	—	—	1.95	—	—	62
VI LaneIter2022.09	19	—	—	—	2	—	—	61
QML2023.03	19	0.69	1.39	—	1.95	—	—	—
BANet2023.03	19	0.71	1.36	—	1.92	—	—	—
QML2023.03	19	0.69	1.39	—	1.95	—	—	—
BANet2023.03	19	0.71	1.36	—	1.92	—	—	—
SIMPL2024.10	19	0.72	1.43	—	2.05	5.5	2.03	—
HPTR2024.10	19	0.73	1.43	—	2.03	4.61	1.84	—
QML2024.10	19	0.69	1.39	—	1.95	4.98	1.84	—
TENET2024.10	19	0.7	1.38	—	1.9	4.69	1.84	—
MacFormer2024.10	19	0.7	1.38	—	1.9	4.69	1.84	—
BANet2024.10	19	0.71	1.36	—	1.92	4.61	1.79	—
HPTR2026.02	19	0.73	1.43	—	2.03	4.61	1.84	—
Timeformer2022.09	20	0.88	1.51	—	2.16	4.71	1.95	64
THOMAS2022.09	20	—	—	—	2.16	—	—	64
THOMAS2023.03	20	0.88	1.51	—	2.16	—	—	—
THOMAS2023.03	20	0.88	1.51	—	2.16	—	—	—
THOMAS2024.10	20	0.88	1.51	—	2.16	4.71	1.95	—
QCNet2022.09	21	—	—	—	2.14	—	—	60
HDGT2022.09	21	—	—	—	2.24	—	—	66
HDGT2024.10	21	0.84	1.6	—	2.24	5.37	2.08	—
HDGT2026.02	21	0.84	1.6	—	2.24	5.37	2.08	—
QCNet w/ fine-tuning (baseline)2026.02	21	0.77	1.49	—	2.25	5.16	2.1	—
GoRela2024.10	22	0.76	1.48	—	2.01	4.62	1.82	—
QCNet2022.06	24	0.76	1.58	2.41	2.14	—	—	—
QCNet2022.09	24	0.76	1.58	—	2.14	4.79	1.89	63
Autowise.AI(GNA)2022.09	29	0.91	1.82	—	2.45	6.27	2.47	71
GNA2022.09	29	—	—	—	2.45	—	—	71
vilab2022.09	29	—	—	—	2.47	—	—	71
FRM2024.10	29	0.89	1.81	—	2.47	5.93	2.37	—
FRM2026.02	29	0.89	1.81	—	2.47	5.93	2.37	—
LGU2022.09	37	1.05	2.15	—	2.77	6.91	2.77	73
LGU2023.03	37	1.05	2.15	—	2.77	—	—	—
LGU2023.03	37	1.05	2.15	—	2.77	—	—	—
WIMP2023.03	42	1.47	2.9	—	—	—	—	—
WIMP2023.03	42	1.47	2.9	—	—	—	—	—
DeMo w/o tracking2026.02	47	2.09	3.16	—	3.85	9.99	5.14	—
drivingfree2022.09	49	1.17	2.58	—	3.03	6.26	2.47	72
Drivingfree2023.03	49	1.17	2.58	—	3.03	—	—	—
Drivingfree2023.03	49	1.17	2.58	—	3.03	—	—	—
DirEC2022.09	52	1.26	2.83	—	3.29	6.82	2.67	73
QCNet (baseline)2026.02	52	2	3.23	—	3.89	11.59	5.88	—
HeteroGCN2023.03	59	1.79	4.53	—	—	—	—	—
HeteroGCN-en2023.03	59	1.72	4.4	—	—	—	—	—
HeteroGCN2023.03	59	1.79	4.53	—	—	—	—	—
HeteroGCN-en2023.03	59	1.72	4.4	—	—	—	—	—
BANet2023.03	60	1.79	4.61	—	—	—	—	—
BANet2023.03	60	1.79	4.61	—	—	—	—	—
QML2023.03	62	1.84	4.98	—	—	—	—	—
QML2023.03	62	1.84	4.98	—	—	—	—	—
THOMAS2023.03	64	1.95	4.71	—	—	—	—	—
THOMAS2023.03	64	1.95	4.71	—	—	—	—	—
Drivingfree2023.03	72	2.47	6.26	—	—	—	—	—
Drivingfree2023.03	72	2.47	6.26	—	—	—	—	—
LGU2023.03	73	2.77	6.91	—	—	—	—	—
LGU2023.03	73	2.77	6.91	—	—	—	—	—
WIMP2023.03	84	3.09	7.71	—	—	—	—	—
WIMP2023.03	84	3.09	7.71	—	—	—	—	—
TENET2022.09	—	—	—	—	2.01	—	—	—