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超越内分布性能：一项关于轨迹预测鲁棒性的跨数据集研究
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究分析了三种设计不同但性能相似的轨迹预测模型的泛化能力。结果表明，归纳偏差最低的小模型在多种数据增强策略下表现最佳，对轨迹预测模型设计具有重要意义。
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关键要点
- 本研究分析了三种设计不同但性能相似的轨迹预测模型的泛化能力。
- 研究探讨了模型在内分布上性能相似但设计不同的离散分布（OoD）泛化能力。
- 通过对比小型数据集Argoverse 2与大型数据集Waymo Open Motion的训练与测试。
- 发现具有最高归纳偏差的小模型在多种数据增强策略下表现最佳。
- 这一发现对轨迹预测模型及基准设计具有重要意义。
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