ECCV 2024 | UniTraj：可扩展车辆轨迹预测的统一框架

主要观点总结

本文介绍了UniTraj：一个为车辆轨迹预测提供的统一框架。该框架解决了数据格式、模型评估标准不一等问题，并进行了广泛的实验，探讨了模型在不同数据集和城市中的泛化能力，以及数据规模对模型性能的影响。通过发布这一框架，作者希望为轨迹预测领域的研究者提供一个全面且灵活的平台。

关键观点总结

关键观点1: UniTraj框架的介绍

UniTraj是一个综合性的车辆轨迹预测框架，它无缝集成了多个数据源、模型和评估方法，为研究者提供了一个统一的研究平台。

关键观点2: 研究问题

本文的主要研究问题是调查轨迹预测模型在不同域（如数据集和城市）中的性能表现，以及数据规模对预测模型性能的影响。

关键观点3: 数据集面临的挑战

在使用多个数据集时，存在数据格式、收集和标注策略、数据集设置和评估指标等方面的差异，使得跨数据集比较模型性能变得困难。

关键观点4: UniTraj框架的解决策略

UniTraj通过提出一个统一的数据结构、支持新方法的集成、提供统一的评估指标和多样且有见地的评估方法，解决了上述挑战。

关键观点5: 实验结果

实验结果表明，模型在不同域中的泛化面临挑战，更大且更多样化的数据集可以显著提升模型性能和泛化能力。

关键观点6: 总结

作者通过发布UniTraj框架，为轨迹预测领域的研究者提供了新的机会。该框架包括多个数据集、模型和评估策略，有助于推进轨迹预测领域的研究。

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点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶Daily ”公众号 戳我-> 领取近15个自动驾驶方向路线 今天自动驾驶Daily今天为大家分享一篇可扩展车辆轨迹预测的统一框架UniTraj。如果您有相关工作需要分享，请在文末联系我们！ 自动驾驶课程学习与技术交流群事宜，也欢迎添加小助理微信AIDriver004做进一步咨询 >> 点击进入→ 自动驾驶Daily技术交流群 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 原标题：UniTraj: A Unified Framework for Scalable Vehicle Trajectory Prediction 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2403.15098 代码链接：https://github.com/vita-epfl/UniTraj 作者单位：EPFL Valeo.ai Sorbonne Université 论文思路： 车辆轨迹预测越来越依赖于数据驱动的解决方案，但它们在不同数据领域中的扩展能力以及更大数据集规模对其泛化能力的影响仍未得到充分探索。虽然可以通过使用多个数据集来研究这些 ………………………………