論文の概要: PPT: Pre-Training with Pseudo-Labeled Trajectories for Motion Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06491v1
• Date: Mon, 09 Dec 2024 13:48:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:53:13.948238
• Title: PPT: Pre-Training with Pseudo-Labeled Trajectories for Motion Forecasting
• Title（参考訳）: PPT:Pseudo-labeled Trajectories を用いた動き予測のための事前学習
• Authors: Yihong Xu, Yuan Yin, Tuan-Hung Vu, Alexandre Boulch, Éloi Zablocki, Matthieu Cord,
• Abstract要約: 自律走行のための運動予測は、複雑な都市シナリオにおける周辺エージェントの軌道予測を目的としている。 本研究では,擬似ラベル付きデータを用いたMFトレーニングにおいて,まず擬似ラベル付きデータを用いた事前学習動作予測を行い,注釈付きデータによる微調整を行う混合戦略について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.47748423913369
• License:
• Abstract: Motion forecasting (MF) for autonomous driving aims at anticipating trajectories of surrounding agents in complex urban scenarios. In this work, we investigate a mixed strategy in MF training that first pre-train motion forecasters on pseudo-labeled data, then fine-tune them on annotated data. To obtain pseudo-labeled trajectories, we propose a simple pipeline that leverages off-the-shelf single-frame 3D object detectors and non-learning trackers. The whole pre-training strategy including pseudo-labeling is coined as PPT. Our extensive experiments demonstrate that: (1) combining PPT with supervised fine-tuning on annotated data achieves superior performance on diverse testbeds, especially under annotation-efficient regimes, (2) scaling up to multiple datasets improves the previous state-of-the-art and (3) PPT helps enhance cross-dataset generalization. Our findings showcase PPT as a promising pre-training solution for robust motion forecasting in diverse autonomous driving contexts.
• Abstract（参考訳）: 自律走行のための運動予測(MF)は、複雑な都市シナリオにおける周辺エージェントの軌道予測を目的としている。 本研究では,擬似ラベル付きデータを用いたMFトレーニングにおいて,まず擬似ラベル付きデータを用いた事前学習動作予測を行い,注釈付きデータによる微調整を行う混合戦略について検討する。 擬似ラベル付き軌道を得るために,既製の単フレーム3次元物体検出器と非学習トラッカーを利用する単純なパイプラインを提案する。 擬似ラベルを含む事前学習戦略全体をPTとして作成する。 1) 注釈付きデータに対するPTと教師付き微調整を組み合わせることで,特にアノテーション効率のよい条件下でのテストベッドの性能向上,(2) 複数のデータセットへのスケールアップによる過去の最先端化,(3) PPTはクロスデータセットの一般化の促進に有効である。 以上の結果から, PPTは自律走行環境におけるロバストな動き予測のための有望な事前学習ソリューションであることが示された。

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