論文の概要: Adaptive Prediction Ensemble: Improving Out-of-Distribution Generalization of Motion Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09475v2
• Date: Fri, 20 Dec 2024 05:34:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-23 16:22:32.596822
• Title: Adaptive Prediction Ensemble: Improving Out-of-Distribution Generalization of Motion Forecasting
• Title（参考訳）: 適応予測アンサンブル:動き予測の分布外一般化の改善
• Authors: Jinning Li, Jiachen Li, Sangjae Bae, David Isele,
• Abstract要約: 本稿では,ディープラーニングとルールに基づく予測専門家を統合した新しいフレームワーク,Adaptive Prediction Ensemble (APE)を提案する。 ディープラーニングモデルと並行して訓練された学習ルーティング関数は、入力シナリオに基づいて、最も信頼性の高い予測を動的に選択する。 提案手法は,OODデータの割合が高い長期予測やシナリオにおいて,個々の予測モデルや他の変種よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.916325272109454
• License:
• Abstract: Deep learning-based trajectory prediction models for autonomous driving often struggle with generalization to out-of-distribution (OOD) scenarios, sometimes performing worse than simple rule-based models. To address this limitation, we propose a novel framework, Adaptive Prediction Ensemble (APE), which integrates deep learning and rule-based prediction experts. A learned routing function, trained concurrently with the deep learning model, dynamically selects the most reliable prediction based on the input scenario. Our experiments on large-scale datasets, including Waymo Open Motion Dataset (WOMD) and Argoverse, demonstrate improvement in zero-shot generalization across datasets. We show that our method outperforms individual prediction models and other variants, particularly in long-horizon prediction and scenarios with a high proportion of OOD data. This work highlights the potential of hybrid approaches for robust and generalizable motion prediction in autonomous driving. More details can be found on the project page: https://sites.google.com/view/ape-generalization.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングに基づく自律運転の軌道予測モデルは、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)シナリオの一般化に苦慮することが多く、単純なルールベースモデルよりも悪い場合が多い。 この制限に対処するために,ディープラーニングとルールに基づく予測専門家を統合した新しいフレームワーク,Adaptive Prediction Ensemble (APE)を提案する。 ディープラーニングモデルと並行して訓練された学習ルーティング関数は、入力シナリオに基づいて、最も信頼性の高い予測を動的に選択する。 Waymo Open Motion Dataset (WOMD) やArgoverseといった大規模データセットに対する実験は、データセット間のゼロショット一般化の改善を実証している。 提案手法は,OODデータの割合が高い長期予測やシナリオにおいて,個々の予測モデルや他の変種よりも優れていることを示す。 この研究は、自律運転における頑健で一般化可能な運動予測のためのハイブリッドアプローチの可能性を強調している。 詳細はプロジェクトのページにある。 https://sites.google.com/view/ape- generalization.com/ape- generalization.com

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