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T4P: Test-Time Training of Trajectory Prediction via Masked Autoencoder and Actor-specific Token Memory
创新点
我们提出了一种用于轨迹预测的测试时训练方法（T4P），利用掩码自动编码器学习深度特征表示，从而在整个网络层稳定地提高预测性能。
我们引入了特定于行动者的令牌记忆，用于学习不同行动者的特征和习惯
我们的方法在 4 个不同的数据集以及不同的时间配置下进行了验证。在准确性和效率方面，我们的方法均达到了最先进的性能。
内容
整体框架包括三个阶段：离线训练、测试时训练和在线评估
离线训练在测试前进行，测试时训练和在线评估在测试期间反复且顺序执行
测试
也就是利用过去的信息来训练
相关知识点
ForecastMAE
ForecastMAE： 思路就是利用MAE框架，联合掩码轨迹和道路信息，
掩码
轨迹掩码：对每个智能体（如车辆），随机掩码其历史轨迹或未来轨迹（二选一），迫使模型通过可见部分推断缺失信息。
道路掩码：随机掩码非重叠的车道段，要求模型基于周围车道和智能体轨迹重建被掩码部分
MAE框架：
- 编码器：仅处理可见的轨迹和车道标记（Token），通过标准Transformer块提取特征。
- 解码器：输入掩码标记和编码后的可见标记，重建被掩码的轨迹和车道坐标。
损失函数：
- 轨迹重建：L1损失
- 车道重建：均方误差（MSE）损失
下游任务微调
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运动预测：丢弃MAE解码器，仅用编码器处理历史轨迹和车道，通过多模态解码器（3层MLP）预测未来轨迹的多个模态（K=6）及置信度。
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训练目标：Huber损失（轨迹回归） + 交叉熵损失（置信度分类），采用“赢家通吃”策略优化最佳预测。
trajdata
trajdata 是一个强大且灵活的Python库，提供了一个统一的接口来处理和加载多种人类轨迹数据集，包括nuScenes、Lyft Level 5、Waymo Open Motion和INTERACTION等。这个库旨在简化多源数据集的使用，提高研究和开发中对行人轨迹预测任务的数据预处理和加载效率。