論文の概要: OpenLongTail: Generative Scaling of Long-Tail Driving Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.09655v1
• Date: Fri, 10 Jul 2026 17:54:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-13 14:47:12.919287
• Title: OpenLongTail: Generative Scaling of Long-Tail Driving Data
• Title（参考訳）: OpenLongTail: 長距離運転データの生成スケーリング
• Authors: Lulin Liu, Nuo Chen, Yan Wang, Bangya Liu, Wenyan Cong, Hezhen Hu, Boris Ivanovic, Hao Wang, Ziyao Zeng, Xinyu Gong, Yang Zhou, Zixiang Xiong, Dilin Wang, Zhangyang Wang, Weisong Shi, Ruohan Zhang, Marco Pavone, Zhiwen Fan,
• Abstract要約: 我々は、ロングテールイベント下で自律運転ポリシーをスケールするためのオープンソースの生成データエンジンであるOpenLongTailを紹介した。 ポーズインフォームドな外挿ビュー合成パイプラインを開発し、不足するビューを生成する。 閉ループ運転の長期イベント処理におけるロバスト性に大きな改善が観察された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.23019301783745
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Scaling robust driving policies is fundamentally bottlenecked by the scarcity of edge cases in curated datasets. While the real world continuously captures these critical events, such long-tail events remain underutilized when collected from heterogeneous sources. Specifically, diverse but valuable in-the-wild long-tail videos lack the full view coverage required for training policy models, often missing multi-view poses or originating solely from monocular dash cameras. This modality gap prevents these ubiquitous observations from being converted into scalable training data for long-tail generalization. We introduce OpenLongTail, an open-source generative data engine for scaling autonomous driving policies under long-tail events. To transform heterogeneous data sources into view-aligned and temporally coherent multi-view assets that are useful for policy learning, we develop a pose-informed extrapolative view synthesis pipeline that generates the missing views. We further enhance cross-view consistency and the temporal alignment for the newly generated views by injecting Plücker ray geometry into the scalable generation engine. By synthesizing heterogeneous long-tail data, we observe a significant improvement in closed-loop driving robustness in handling long-tail events. By measuring the extrapolative view synthesis and pose metrics, we validate the effectiveness of OpenLongTail in visual fidelity, cross-view consistency, and ego-trajectory recovery.
• Abstract（参考訳）: 堅牢な駆動ポリシのスケーリングは、キュレートされたデータセットのエッジケースの不足によって、基本的にボトルネックになっている。 現実の世界はこれらの重要な出来事を継続的に捉えているが、このような長い尾の出来事は異質な情報源から収集された際には未利用のままである。 特に、多種多様だが価値あるロングテールビデオは、トレーニングポリシーモデルに必要な全視野範囲を欠き、しばしば多視点ポーズを欠いているか、単眼のダッシュカメラからのみ派生している。 このモダリティギャップは、これらのユビキタスな観測をロングテール一般化のためのスケーラブルなトレーニングデータに変換するのを防ぐ。 我々は、ロングテールイベント下で自律運転ポリシーをスケールするためのオープンソースの生成データエンジンであるOpenLongTailを紹介した。 ヘテロジニアスなデータソースを、ポリシー学習に有用なビューアライメントと時間的コヒーレントなマルチビューアセットに変換するために、欠落したビューを生成するポーズインフォームトな外挿ビュー合成パイプラインを開発する。 我々はまた、スケーラブルな生成エンジンにプルッカー線幾何を注入することにより、新たに生成されたビューに対するクロスビュー整合性と時間的アライメントをさらに強化する。 ヘテロジニアスなロングテールデータを合成することにより、ロングテールイベントの処理におけるクローズドループ駆動ロバスト性を大幅に改善する。 補外的なビュー合成とポーズのメトリクスを計測することにより、視覚的忠実度、クロスビュー一貫性、エゴ軌道回復におけるOpenLongTailの有効性を検証する。

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