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保持流形的深度主动学习轨迹采样
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究探讨在自动驾驶中通过轨迹和动态状态信息进行高效数据筛选的方法。通过轨迹状态聚类和采样，降低注释和数据成本，同时保持模型性能。使用nuScenes数据集验证该方法在轨迹预测任务中的有效性，尤其在数据池较小时表现出色。结果显示，初期采样典型数据有助于解决“冷启动问题”，而随着数据池增大，引入新颖性更有益。该策略提升了自动驾驶系统的效率和稳健性。
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关键要点
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研究探讨在自动驾驶中利用轨迹和动态状态信息进行高效数据筛选的方法。
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提出在主动学习框架中的轨迹状态聚类和采样方法，旨在降低注释和数据成本。
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通过轨迹信息引导数据选择，促进训练数据的多样性。
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使用nuScenes数据集验证方法在轨迹预测任务中的有效性。
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与随机采样相比，该方法在不同数据池大小上表现出一致性性能提升。
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在仅使用50%的数据成本下达到次基线位移误差。
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初期采样典型数据有助于解决“冷启动问题”。
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随着训练池大小的增加，引入新颖性变得更有益。
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整合轨迹状态信息的主动学习策略提升了自动驾驶系统的效率和稳健性。
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