論文の概要: Traffic Forecasting on New Roads Unseen in the Training Data Using Spatial Contrastive Pre-Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05237v2
• Date: Fri, 4 Aug 2023 15:11:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-07 15:50:29.805948
• Title: Traffic Forecasting on New Roads Unseen in the Training Data Using Spatial Contrastive Pre-Training
• Title（参考訳）: 空間的コントラストプレトレーニングを用いた訓練データに見る新しい道路の交通予測
• Authors: Arian Prabowo, Wei Shao, Hao Xue, Piotr Koniusz, Flora D. Salim
• Abstract要約: そこで我々は,アテンポラルスプリット(a-temporal split)と呼ばれる新しいセットアップを導入し,未知の道路に一般化するモデルの能力を評価する。 また,空間コントラスト事前学習(SCPT)と呼ばれる新しいフレームワークを提案し,未確認道路から潜時特徴を抽出する空間エンコーダモジュールを提案する。 その結果,背骨にSCPTを付加することで,見えない道路での予測性能が一貫して向上することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.354251863295424
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: New roads are being constructed all the time. However, the capabilities of previous deep forecasting models to generalize to new roads not seen in the training data (unseen roads) are rarely explored. In this paper, we introduce a novel setup called a spatio-temporal (ST) split to evaluate the models' capabilities to generalize to unseen roads. In this setup, the models are trained on data from a sample of roads, but tested on roads not seen in the training data. Moreover, we also present a novel framework called Spatial Contrastive Pre-Training (SCPT) where we introduce a spatial encoder module to extract latent features from unseen roads during inference time. This spatial encoder is pre-trained using contrastive learning. During inference, the spatial encoder only requires two days of traffic data on the new roads and does not require any re-training. We also show that the output from the spatial encoder can be used effectively to infer latent node embeddings on unseen roads during inference time. The SCPT framework also incorporates a new layer, named the spatially gated addition (SGA) layer, to effectively combine the latent features from the output of the spatial encoder to existing backbones. Additionally, since there is limited data on the unseen roads, we argue that it is better to decouple traffic signals to trivial-to-capture periodic signals and difficult-to-capture Markovian signals, and for the spatial encoder to only learn the Markovian signals. Finally, we empirically evaluated SCPT using the ST split setup on four real-world datasets. The results showed that adding SCPT to a backbone consistently improves forecasting performance on unseen roads. More importantly, the improvements are greater when forecasting further into the future. The codes are available on GitHub: \burl{https://github.com/cruiseresearchgroup/forecasting-on-new-roads}.
• Abstract（参考訳）: 常に新しい道路が建設されている。 しかし、トレーニングデータ(未確認道路)に見られない新しい道路に一般化する従来の深度予測モデルの能力は、ほとんど調査されていない。 そこで本稿では,spatio-temporal(st)スプリットと呼ばれる新しい設定を導入し,未発見の道路に一般化するモデルの能力を評価する。 この設定では、モデルは道路サンプルのデータに基づいてトレーニングされるが、トレーニングデータには見られない道路でテストされる。 また,空間コントラスト事前学習(SCPT)と呼ばれる新しいフレームワークを提案し,推定時間中に未確認道路から潜時特徴を抽出する空間エンコーダモジュールを提案する。 この空間エンコーダは、コントラスト学習を用いて事前訓練される。 推定中、空間エンコーダは新しい道路上の2日間の交通データしか必要とせず、再訓練は不要である。 また,空間エンコーダからの出力は,推定時間中に潜在ノードの埋め込みを推定するために効果的に使用できることを示す。 SCPTフレームワークはまた、空間エンコーダの出力から既存のバックボーンへの遅延特徴を効果的に結合するために、空間的にゲートされた加算(SGA)層と呼ばれる新しいレイヤも組み込んでいる。 また、未発見の道路には限られたデータがあるので、交通信号は自明に捕獲できる周期信号と捕獲が難しいマルコフ信号に分離し、空間エンコーダはマルコフ信号のみを学習する方がよいと論じている。 最後に、実世界の4つのデータセットのST分割設定を用いてSCPTを実証的に評価した。 その結果,背骨にSCPTを加えることで,見えない道路での予測性能が向上することがわかった。 さらに重要なのは、今後の予測では改善が進んでいることだ。 burl{https://github.com/cruiseresearchgroup/forecasting-on-new-roads} コードはgithubで入手できる。

関連論文リスト

• Leveraging GNSS and Onboard Visual Data from Consumer Vehicles for Robust Road Network Estimation [18.236615392921273]
  本稿では,自動運転車における道路グラフ構築の課題について述べる。 本稿では,これらの標準センサから取得したグローバルナビゲーション衛星システム(GNSS)のトレースと基本画像データについて提案する。 我々は、畳み込みニューラルネットワークを用いて、道路中心のセマンティックセグメンテーションタスクとして問題をフレーミングすることで、データの空間情報を利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-03T02:57:37Z)
• Temporal Graph Learning Recurrent Neural Network for Traffic Forecasting [27.20703077756038]
  これらの問題に対処するため,TGLRN(Temporal Graph Learning Recurrent Neural Network)を提案する。 より正確には、時系列の性質を効果的にモデル化するために、リカレントニューラルネットワーク(RNN)を活用し、各ステップでグラフを動的に構築する。 実世界の4つのベンチマークデータセットの実験結果から, TGLRNの有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-04T19:08:40Z)
• Pre-training on Synthetic Driving Data for Trajectory Prediction [61.520225216107306]
  軌道予測におけるデータ不足の問題を緩和するパイプラインレベルのソリューションを提案する。 我々は、駆動データを生成するためにHDマップ拡張とトラジェクトリ合成を採用し、それらを事前学習することで表現を学習する。 我々は、データ拡張と事前学習戦略の有効性を実証するための広範な実験を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-18T19:49:22Z)
• Disentangling Spatial and Temporal Learning for Efficient Image-to-Video Transfer Learning [59.26623999209235]
  ビデオの空間的側面と時間的側面の学習を両立させるDiSTを提案する。 DiSTの非絡み合い学習は、大量の事前学習パラメータのバックプロパゲーションを避けるため、非常に効率的である。 5つのベンチマークの大規模な実験は、DiSTが既存の最先端メソッドよりも優れたパフォーマンスを提供することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-14T17:58:33Z)
• Navigating Uncertainty: The Role of Short-Term Trajectory Prediction in Autonomous Vehicle Safety [3.3659635625913564]
  我々は,CARLAシミュレータを用いた短期軌道予測タスクのためのデータセットを開発した。 このデータセットは広く、複雑なシナリオとして、歩行者が道路を横断し、車両が乗り越える、と考えられています。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と長短期記憶(LSTM)を用いた終端から終端までの短期軌道予測モデルも開発されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-11T14:28:33Z)
• RNTrajRec: Road Network Enhanced Trajectory Recovery with Spatial-Temporal Transformer [15.350300338463969]
  本稿では,道路網を改良したトランスフォーマーベースフレームワーク RNTrajRec を提案する。 RNTrajRecはまずグラフモデル、すなわちGridGNNを使用して、各道路セグメントの埋め込み機能を学ぶ。 次にサブグラフ生成モジュールを導入し、各GPSポイントをGPSポイント周辺の道路ネットワークのサブグラフ構造として表現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-23T11:28:32Z)
• Real Time Monocular Vehicle Velocity Estimation using Synthetic Data [78.85123603488664]
  移動車に搭載されたカメラから車両の速度を推定する問題を考察する。 そこで本研究では,まずオフ・ザ・シェルフ・トラッカーを用いて車両バウンディングボックスを抽出し,その後,小型ニューラルネットワークを用いて車両速度を回帰する2段階のアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-16T13:10:27Z)
• Space Meets Time: Local Spacetime Neural Network For Traffic Flow Forecasting [11.495992519252585]
  このような相関関係は普遍的であり、交通流において重要な役割を担っていると我々は主張する。 交通センサの局所的時空間コンテキストを構築するための新しい時空間学習フレームワークを提案する。 提案したSTNNモデルは、目に見えない任意のトラフィックネットワークに適用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-11T09:04:35Z)
• Learning Spatio-Temporal Transformer for Visual Tracking [108.11680070733598]
  本稿では,エンコーダ・デコーダ変換器をキーコンポーネントとする新しいトラッキングアーキテクチャを提案する。 メソッド全体がエンドツーエンドであり、コサインウィンドウやバウンディングボックススムーシングのような後処理ステップは不要である。 提案されたトラッカーは、Siam R-CNNよりも6倍速いリアルタイム速度を実行しながら、5つのチャレンジングな短期および長期ベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-31T15:19:19Z)
• Road Network Metric Learning for Estimated Time of Arrival [93.0759529610483]
  本稿では,ATA(Estimated Time of Arrival)のための道路ネットワークメトリックラーニングフレームワークを提案する。 本研究は,(1)走行時間を予測する主回帰タスク,(2)リンク埋め込みベクトルの品質向上のための補助的計量学習タスクの2つの構成要素から構成される。 提案手法は最先端モデルよりも優れており,その促進は少ないデータでコールドリンクに集中していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-24T04:45:14Z)

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。