論文の概要: On the Choice of Data for Efficient Training and Validation of
End-to-End Driving Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00608v1
- Date: Wed, 1 Jun 2022 16:25:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-02 16:39:48.840233
- Title: On the Choice of Data for Efficient Training and Validation of
End-to-End Driving Models
- Title（参考訳）: エンドツーエンド運転モデルの効率的な訓練と検証のためのデータ選択について
- Authors: Marvin Klingner, Konstantin M\"uller, Mona Mirzaie, Jasmin
Breitenstein, Jan-Aike Term\"ohlen, Tim Fingscheidt
- Abstract要約: エンド・ツー・エンドでトレーニング可能なディープ・ドライビング・モデルのトレーニングと検証に対するデータ設計選択の影響について検討する。
検証設計により、検証中に測定された駆動性能を未知のテスト環境に一般化できることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.381828309166195
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The emergence of data-driven machine learning (ML) has facilitated
significant progress in many complicated tasks such as highly-automated
driving. While much effort is put into improving the ML models and learning
algorithms in such applications, little focus is put into how the training data
and/or validation setting should be designed. In this paper we investigate the
influence of several data design choices regarding training and validation of
deep driving models trainable in an end-to-end fashion. Specifically, (i) we
investigate how the amount of training data influences the final driving
performance, and which performance limitations are induced through currently
used mechanisms to generate training data. (ii) Further, we show by correlation
analysis, which validation design enables the driving performance measured
during validation to generalize well to unknown test environments. (iii)
Finally, we investigate the effect of random seeding and non-determinism,
giving insights which reported improvements can be deemed significant. Our
evaluations using the popular CARLA simulator provide recommendations regarding
data generation and driving route selection for an efficient future development
of end-to-end driving models.
- Abstract（参考訳）: データ駆動機械学習(ML)の出現は、高度に自動化された運転など、多くの複雑なタスクにおいて大きな進歩をもたらした。
このようなアプリケーションにおけるMLモデルと学習アルゴリズムの改善に多くの努力を払っているが、トレーニングデータや/またはバリデーション設定の設計方法にはほとんど注力していない。
本稿では,エンド・ツー・エンドでトレーニング可能な深部駆動モデルのトレーニングと検証に関するデータ設計選択の影響について検討する。
具体的には
(i) 訓練データ量が最終運転性能に与える影響、および現在使用されている訓練データ生成メカニズムにより、どのような性能制約が引き起こされるかを検討する。
(ii)さらに相関分析により,検証中に測定した運転性能を未知のテスト環境に一般化する検証設計が可能となることを示す。
3) 最後に, ランダムシードと非決定性の影響について検討し, 改善を報告した知見を重要視する。
筆者らは,carlaシミュレータを用いた評価により,エンドツーエンド運転モデルの効率的な開発に向けたデータ生成と運転経路選択に関するレコメンデーションを提供する。
関連論文リスト
- VIRL: Volume-Informed Representation Learning towards Few-shot Manufacturability Estimation [0.0]
本研究は,3次元幾何エンコーダの事前学習のためのボリュームインフォームド表現学習手法であるVIRLを紹介する。
VIRLによって事前訓練されたモデルでは,データ制限による一般化性の向上が大幅に向上した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-18T05:30:26Z) - Perception Without Vision for Trajectory Prediction: Ego Vehicle Dynamics as Scene Representation for Efficient Active Learning in Autonomous Driving [0.0]
本研究では,アクティブラーニングフレームワークにおける軌道状態とサンプリング戦略のクラスタリング手法を提案する。
トラジェクティブ・ステートインフォームド・アクティブ・ラーニングを統合することで、より効率的で堅牢な自動運転システムが実現可能であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-15T02:54:11Z) - Guiding Attention in End-to-End Driving Models [49.762868784033785]
模倣学習によって訓練された視覚ベースのエンドツーエンドの運転モデルは、自動運転のための安価なソリューションにつながる可能性がある。
トレーニング中に損失項を追加することにより、これらのモデルの注意を誘導し、運転品質を向上させる方法について検討する。
従来の研究とは対照的に,本手法では,テスト期間中にこれらの有意義なセマンティックマップを利用できない。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-30T23:18:51Z) - SubjectDrive: Scaling Generative Data in Autonomous Driving via Subject Control [59.20038082523832]
我々は、自動走行アプリケーションの改善を継続的に行う方法で、生成データ生産を拡大することが証明された最初のモデルであるSubjectDriveを提案する。
本研究では, 多様なデータを生成するために, 多様な外部データソースを活用可能な, 主観制御機構を備えた新しいモデルを開発する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-28T14:07:13Z) - LESS: Selecting Influential Data for Targeted Instruction Tuning [64.78894228923619]
本稿では,データの影響を推定し,命令データ選択のための低ランクグレーディエント類似度探索を行うアルゴリズムであるLESSを提案する。
LESS選択したデータの5%のトレーニングは、さまざまなダウンストリームタスクにわたる完全なデータセットでのトレーニングよりも優れています。
我々の方法は、意図した下流アプリケーションに必要な推論スキルを識別するために、表面的なフォームキューを超えています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-06T19:18:04Z) - Unsupervised Domain Adaptation for Self-Driving from Past Traversal
Features [69.47588461101925]
本研究では,新しい運転環境に3次元物体検出器を適応させる手法を提案する。
提案手法は,空間的量子化履歴特徴を用いたLiDARに基づく検出モデルを強化する。
実世界のデータセットの実験では、大幅な改善が示されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-21T15:00:31Z) - PILOT: A Pre-Trained Model-Based Continual Learning Toolbox [71.63186089279218]
本稿では,PILOTとして知られるモデルベース連続学習ツールボックスについて紹介する。
一方、PILOTはL2P、DualPrompt、CODA-Promptといった事前学習モデルに基づいて、最先端のクラスインクリメンタル学習アルゴリズムを実装している。
一方、PILOTは、事前学習されたモデルの文脈に典型的なクラス増分学習アルゴリズムを適合させ、それらの効果を評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-13T17:55:11Z) - An active inference model of car following: Advantages and applications [6.905724739762358]
ドライバープロセスモデルは、自動および自律走行車技術のテスト、検証、開発において中心的な役割を果たす。
データ駆動機械学習モデルは、ルールベースのモデルよりも能力が高いが、大規模なトレーニングデータセットの必要性と、解釈可能性の欠如によって制限されている。
本稿では,解釈可能性を維持しつつ,データ駆動モデルに匹敵する振る舞いの柔軟性を有するアクティブ推論を用いたモデリング手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-27T13:39:26Z) - Learning from Demonstrations of Critical Driving Behaviours Using
Driver's Risk Field [4.272601420525791]
模倣学習(IL)は、自動運転(AV)計画モジュールのコアとして産業で広く利用されている。
これまでのIL研究は、安全クリティカルなシナリオにおけるサンプルの非効率性と低い一般化を示しており、テストされることはめったにない。
本稿では,スプライン係数のパラメータ化とオフライン専門家クエリを用いて,安全性とトレーニング効率を向上させるためのILモデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-04T17:07:35Z) - The Importance of Balanced Data Sets: Analyzing a Vehicle Trajectory
Prediction Model based on Neural Networks and Distributed Representations [0.0]
車両軌道予測におけるトレーニングデータの構成について検討する。
本研究では, 意味ベクトル表現を用いたモデルが, 適切なデータセットで訓練した場合に, 数値モデルより優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-30T20:00:11Z) - How Training Data Impacts Performance in Learning-based Control [67.7875109298865]
本稿では,トレーニングデータの密度と制御性能の関係を考察する。
データセットの品質尺度を定式化し、$rho$-gap と呼ぶ。
フィードバック線形化制御法に$rho$-gapを適用する方法を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-25T12:13:49Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。