論文の概要: Target-driven Self-Distillation for Partial Observed Trajectories Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16767v1
• Date: Tue, 28 Jan 2025 07:46:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 16:41:28.865821
• Title: Target-driven Self-Distillation for Partial Observed Trajectories Forecasting
• Title（参考訳）: 部分観測軌道予測のためのターゲット駆動型自己蒸留
• Authors: Pengfei Zhu, Peng Shu, Mengshi Qi, Liang Liu, Huadong Ma,
• Abstract要約: 運動予測のための目標駆動型自己蒸留法(TSD)を提案する。 自己蒸留を用いて、モデルは完全に観察された軌跡と部分的に観察された軌跡の両方の特徴分布から学習する。 これにより、完全に観察されたシナリオと部分的に観察されたシナリオの両方において、モデルが正確に動きを予測する能力が向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.636125879090116
• License:
• Abstract: Accurate prediction of future trajectories of traffic agents is essential for ensuring safe autonomous driving. However, partially observed trajectories can significantly degrade the performance of even state-of-the-art models. Previous approaches often rely on knowledge distillation to transfer features from fully observed trajectories to partially observed ones. This involves firstly training a fully observed model and then using a distillation process to create the final model. While effective, they require multi-stage training, making the training process very expensive. Moreover, knowledge distillation can lead to a performance degradation of the model. In this paper, we introduce a Target-driven Self-Distillation method (TSD) for motion forecasting. Our method leverages predicted accurate targets to guide the model in making predictions under partial observation conditions. By employing self-distillation, the model learns from the feature distributions of both fully observed and partially observed trajectories during a single end-to-end training process. This enhances the model's ability to predict motion accurately in both fully observed and partially observed scenarios. We evaluate our method on multiple datasets and state-of-the-art motion forecasting models. Extensive experimental results demonstrate that our approach achieves significant performance improvements in both settings. To facilitate further research, we will release our code and model checkpoints.
• Abstract（参考訳）: 交通機関の将来の軌道の正確な予測は、安全な自動運転の確保に不可欠である。 しかし、部分的に観察された軌道は、最先端のモデルでも性能を著しく低下させることができる。 従来のアプローチでは、完全に観察された軌道から部分的に観察された軌道へ特徴を伝達するために知識蒸留に頼っていた。 これには、まず完全に観察されたモデルをトレーニングし、次に蒸留プロセスを使用して最終モデルを作成することが含まれる。 効果的ではあるが、多段階のトレーニングが必要であり、トレーニングプロセスは非常に高価である。 さらに、知識蒸留はモデルの性能劣化につながる可能性がある。 本稿では,運動予測のための目標駆動型自己蒸留法(TSD)を提案する。 本手法は, 予測精度の高い予測目標を利用して, 部分観測条件下での予測を導出する。 自己蒸留を用いて、モデルは、単一エンドツーエンドのトレーニングプロセスにおいて、完全に観察された軌跡と部分的に観察された軌跡の両方の特徴分布から学習する。 これにより、完全に観察されたシナリオと部分的に観察されたシナリオの両方において、モデルが正確に動きを予測する能力が向上する。 提案手法は,複数のデータセットと最先端動作予測モデルを用いて評価する。 大規模な実験結果から,本手法は両設定の大幅な性能向上を図っている。 さらなる研究を容易にするため、コードとモデルチェックポイントをリリースします。

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