Fugu-MT 論文翻訳(概要): SSTP: Efficient Sample Selection for Trajectory Prediction

論文の概要: SSTP: Efficient Sample Selection for Trajectory Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17385v2
Date: Thu, 20 Mar 2025 03:32:59 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-21 15:30:51.765875
Title: SSTP: Efficient Sample Selection for Trajectory Prediction
Title（参考訳）: SSTP:軌道予測のための効率的なサンプル選択
Authors: Ruining Yang, Yi Xu, Yun Fu, Lili Su,
Abstract要約: 大規模データセット上での高度な軌道予測モデルのトレーニングは、時間と計算コストがかかる。本稿では,軌道予測のためのコンパクトでバランスの取れたデータセットを構築する,軌道予測のためのサンプル選択フレームワークを提案する。 SSTPは強力な一般化と堅牢性を示し、選択されたサブセットはモデルに依存しず、広く適用可能なソリューションを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 46.9148610403273
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Trajectory prediction is a core task in autonomous driving. However, training advanced trajectory prediction models on large-scale datasets is both time-consuming and computationally expensive. In addition, the imbalanced distribution of driving scenarios often biases models toward data-rich cases, limiting performance in safety-critical, data-scarce conditions. To address these challenges, we propose the Sample Selection for Trajectory Prediction (SSTP) framework, which constructs a compact yet balanced dataset for trajectory prediction. SSTP consists of two main stages (1) Extraction, in which a pretrained trajectory prediction model computes gradient vectors for each sample to capture their influence on parameter updates; and (2) Selection, where a submodular function is applied to greedily choose a representative subset that covers diverse driving scenarios. This approach significantly reduces the dataset size and mitigates scenario imbalance, without sacrificing prediction accuracy and even improving in high-density cases. We evaluate our proposed SSTP on the Argoverse 1 and Argoverse 2 benchmarks using a wide range of recent state-of-the-art models. Our experiments demonstrate that SSTP achieves comparable performance to full-dataset training using only half the data while delivering substantial improvements in high-density traffic scenes and significantly reducing training time. Importantly, SSTP exhibits strong generalization and robustness, and the selected subset is model-agnostic, offering a broadly applicable solution.
Abstract（参考訳）: 軌道予測は自動運転における中核的な課題である。しかし、大規模データセット上での高度な軌道予測モデルのトレーニングには、時間を要することと計算コストの両方がかかる。さらに、運転シナリオの不均衡な分布は、しばしばモデルからデータリッチなケースに偏り、安全クリティカルでデータスカースな条件におけるパフォーマンスを制限します。これらの課題に対処するために,軌道予測のためのコンパクトでバランスの取れたデータセットを構成する,軌道予測のためのサンプル選択(SSTP)フレームワークを提案する。 SSTPは,(1)事前学習された軌道予測モデルが各サンプルの勾配ベクトルを計算してパラメータ更新への影響を捉える抽出,(2)サブモジュール関数を適用して,多様な運転シナリオをカバーする代表サブセットを選択する選択という2つの主要な段階から構成される。このアプローチはデータセットのサイズを大幅に削減し、予測精度を犠牲にすることなくシナリオの不均衡を軽減し、高密度ケースでも改善する。我々は,Argoverse 1 と Argoverse 2 のベンチマークで提案した SSTP を,最近の最先端モデルを用いて評価した。実験の結果,SSTPはデータの半分しか使用せず,高密度交通シーンの大幅な改善とトレーニング時間の大幅な短縮を実現していることがわかった。重要なことに、SSTPは強力な一般化と堅牢性を示し、選択されたサブセットはモデルに依存しず、広く適用可能なソリューションを提供する。

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