論文の概要: Adapting to Length Shift: FlexiLength Network for Trajectory Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00742v1
• Date: Sun, 31 Mar 2024 17:18:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 02:01:08.999780
• Title: Adapting to Length Shift: FlexiLength Network for Trajectory Prediction
• Title（参考訳）: 長さシフトへの適応:軌道予測のためのFlexiLength Network
• Authors: Yi Xu, Yun Fu,
• Abstract要約: 軌道予測は、自律運転、ロボット工学、シーン理解など、様々な応用において重要な役割を果たしている。 既存のアプローチは主に、一般に標準入力時間を用いて、公開データセットの予測精度を高めるために、コンパクトなニューラルネットワークの開発に重点を置いている。 本稿では,様々な観測期間に対する既存の軌道予測の堅牢性を高めるための,汎用的で効果的なフレームワークFlexiLength Network(FLN)を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.637837706712794
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Trajectory prediction plays an important role in various applications, including autonomous driving, robotics, and scene understanding. Existing approaches mainly focus on developing compact neural networks to increase prediction precision on public datasets, typically employing a standardized input duration. However, a notable issue arises when these models are evaluated with varying observation lengths, leading to a significant performance drop, a phenomenon we term the Observation Length Shift. To address this issue, we introduce a general and effective framework, the FlexiLength Network (FLN), to enhance the robustness of existing trajectory prediction techniques against varying observation periods. Specifically, FLN integrates trajectory data with diverse observation lengths, incorporates FlexiLength Calibration (FLC) to acquire temporal invariant representations, and employs FlexiLength Adaptation (FLA) to further refine these representations for more accurate future trajectory predictions. Comprehensive experiments on multiple datasets, ie, ETH/UCY, nuScenes, and Argoverse 1, demonstrate the effectiveness and flexibility of our proposed FLN framework.
• Abstract（参考訳）: 軌道予測は、自律運転、ロボット工学、シーン理解など、様々な応用において重要な役割を果たしている。 既存のアプローチは主に、一般に標準入力時間を用いて、公開データセットの予測精度を高めるために、コンパクトなニューラルネットワークの開発に重点を置いている。 しかし、これらのモデルが様々な観測期間で評価されると顕著な問題が発生し、大きな性能低下が生じ、これは観測長シフトと呼ばれる現象である。 この問題に対処するために,既存の軌道予測技術の様々な観測期間に対する堅牢性を高めるための,汎用的で効果的なフレームワークであるFlexiLength Network(FLN)を導入する。 具体的には、軌跡データを様々な観測長さと統合し、FlexiLength Calibration (FLC) を組み込んで時間不変表現を取得し、FlexiLength Adaptation (FLA) を用いてこれらの表現をさらに洗練し、より正確な将来の軌跡予測を行う。 複数のデータセット、すなわち、ETH/UCY、nuScenes、Argoverse 1に関する総合的な実験は、提案したFLNフレームワークの有効性と柔軟性を実証している。

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