Fugu-MT 論文翻訳(概要): Generative Active Learning for Long-tail Trajectory Prediction via Controllable Diffusion Model

論文の概要: Generative Active Learning for Long-tail Trajectory Prediction via Controllable Diffusion Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22615v1
Date: Wed, 30 Jul 2025 12:36:05 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.194732
Title: Generative Active Learning for Long-tail Trajectory Prediction via Controllable Diffusion Model
Title（参考訳）: 制御可能な拡散モデルによる長距離軌道予測のための生成能動学習
Authors: Daehee Park, Monu Surana, Pranav Desai, Ashish Mehta, Reuben MV John, Kuk-Jin Yoon,
Abstract要約: 軌道予測のための生成能動学習(GALTraj)を紹介する。 GALTrajは、生成能動学習を軌道予測にうまく展開する最初の方法である。シナリオの多様性にのみ焦点をあてた従来のシミュレーション手法とは異なり、GALTrajは、軌道予測において、シミュレータ駆動の強化が長期学習にどのような恩恵をもたらすかを示す最初の方法である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 33.08750291010022
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: While data-driven trajectory prediction has enhanced the reliability of autonomous driving systems, it still struggles with rarely observed long-tail scenarios. Prior works addressed this by modifying model architectures, such as using hypernetworks. In contrast, we propose refining the training process to unlock each model's potential without altering its structure. We introduce Generative Active Learning for Trajectory prediction (GALTraj), the first method to successfully deploy generative active learning into trajectory prediction. It actively identifies rare tail samples where the model fails and augments these samples with a controllable diffusion model during training. In our framework, generating scenarios that are diverse, realistic, and preserve tail-case characteristics is paramount. Accordingly, we design a tail-aware generation method that applies tailored diffusion guidance to generate trajectories that both capture rare behaviors and respect traffic rules. Unlike prior simulation methods focused solely on scenario diversity, GALTraj is the first to show how simulator-driven augmentation benefits long-tail learning in trajectory prediction. Experiments on multiple trajectory datasets (WOMD, Argoverse2) with popular backbones (QCNet, MTR) confirm that our method significantly boosts performance on tail samples and also enhances accuracy on head samples.
Abstract（参考訳）: データ駆動軌道予測は、自律運転システムの信頼性を高める一方で、稀に観察されるロングテールシナリオに苦慮している。以前の作業では、ハイパーネットを使用するなど、モデルアーキテクチャを変更することで、この問題に対処していた。対照的に、各モデルのポテンシャルをその構造を変えることなくアンロックするためのトレーニングプロセスの修正を提案する。軌道予測のための生成能動学習(GALTraj)を導入し,軌道予測に生成能動学習を効果的に展開する手法を提案する。モデルが失敗する稀な尾のサンプルを積極的に識別し、トレーニング中に制御可能な拡散モデルでこれらのサンプルを増強する。当社のフレームワークでは,多様で現実的で,テールケースの特徴を保ったシナリオを生成することが最重要である。そこで我々は,レアな行動と交通ルールを尊重するトラジェクトリを生成するために,適切な拡散誘導を適用するテール・アウェア・ジェネレーションを設計する。シナリオの多様性にのみ焦点をあてた従来のシミュレーション手法とは異なり、GALTrajは、軌道予測において、シミュレータ駆動の強化が長期学習にどのような恩恵をもたらすかを示す最初の方法である。一般的なバックボーン (QCNet, MTR) を用いた複数軌跡データセット (WOMD, Argoverse2) 実験により, 本手法が尾部試料の性能を大幅に向上し, 頭部試料の精度も向上することを確認した。

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