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Hi，您好，欢迎使用百度EasyDL定制化训练和服务平台。
定制表格数据预测模型，旨在帮助用户通过机器学习技术从表格化数据中发现潜在规律，从而创建机器学习模型，并基于机器学习模型处理新的数据，为业务应用生成预测结果。本文介绍表格数据预测模型，根据预测数据的不同，可以分为如下几种类型：
回归：目标列是连续的实数范围，或者属于某一段连续的实数区间。如在销量预测场景中，销量值可能是某个取值范围内的任意值，解决该问题的模型属于回归模型。
二分类：目标列是离散值，且只有两种可能的取值。如在精准营销场景中预测一个用户是否为潜在购买用户，其目标列仅存在“True”和“False”两种取值，解决该问题的模型属于二分类模型。
多分类：目标列是离散值，并具有有限的可能取值。如在用户分类场景中，根据用户的历史消费数据，将用户划分到不同消费偏好的类别中，解决该问题的模型属于多分类模型。
以下是关于表格数据预测模型的技术文档。
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信用评分：金融公司分析客户的历史行为数据，建立用户信用模型，从而确定贷款额度等
价格预测：从历史数据中发现商品的变化规律以及影响价格的因素，从而为未来的商业行为提供支持
客户流失预测：根据客户历史数据获得数据挖掘模型，从而生成客户流失预测列表，为市场营销策略提供有价值的业务洞察力。
使用流程
训练模型的基本流程如下图所示，全程可视化简易操作。在数据已经准备好的情况下，最快几分钟即可获得定制模型。
下面将详细介绍每一步的操作方式和注意事项。如果文档没有解决您的问题，请在百度云控制台内提交工单反馈。
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关闭换一换0习近平：全面提升新兴领域战略能力8北京未开放个人申领三代社保卡1外国记者谈被王毅认出：这辈子值了热9复旦食堂对外开放加收50%搭伙费2姚明希望降低年轻人养育成本10瓦利耶娃被俄罗斯国家队除名32024中国向“新”发力11两男子起冲突被各自妻子紧紧抱住4委员：生儿子才能分地是高彩礼根源热12女子账户进账20万元直奔派出所580后男子当爷爷目不转睛盯着小孙女热13向佐向吴镇宇道歉称下次不敢了6翟欣欣涉嫌敲诈勒索案已移送法院热14人大代表：反对让学生逢雨逢雪停课7央视网评打工人该休没法休15黄山春日音乐嘉年华官宣查看更多{"hotsearch":[{"card_title": "习近平：全面提升新兴领域战略能力","linkurl": "https%3A/%2Fwww.baidu.com%2Fs%3Fwd%3D%25E4%25B9%25A0%25E8%25BF%2591%25E5%25B9%25B3%25EF%25BC%259A%25E5%2585%25A8%25E9%259D%25A2%25E6%258F%2590%25E5%258D%2587%25E6%2596%25B0%25E5%2585%25B4%25E9%25A2%2586%25E5%259F%259F%25E6%2588%2598%25E7%2595%25A5%25E8%2583%25BD%25E5%258A%259B%26sa%3Dfyb_n_homepage%26rsv_dl%3Dfyb_n_homepage%26from%3Dsuper%26cl%3D3%26tn%3Dbaidutop10%26fr%3Dtop1000%26rsv_idx%3D2%26hisfilter%3D1","views": "","isViewed": "","isNew": "","heat_score": "4915177","hotTags": "0","pre_tag": "","index": "0"},{"card_title": "外国记者谈被王毅认出：这辈子值了","linkurl": 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_百度百科 网页新闻贴吧知道网盘图片视频地图文库资讯采购百科百度首页登录注册进入词条全站搜索帮助首页秒懂百科特色百科知识专题加入百科百科团队权威合作下载百科APP个人中心收藏查看我的收藏0有用+10百度预测播报讨论上传视频百度推出的大数据产品2014年04月04日，百度低调上线了一款新的大数据产品“百度预测”。中文名百度预测上线时间2014年04月04日推出公司百度作 用预测各个景区的未来人流量情况产 品景点舒适度预测、城市旅游预测等准确率58.33%目录1体验2详细3全部产品4举例5媒体报道体验播报编辑用户登陆该网站便可查询到景点舒适度预测、城市旅游预测、流行感冒预测等信息。其中，“景点舒适度预测”已经先行上线，清明小长假期间有出行需求的用户可以提前浏览该网站，以便了解各个景区的人流趋势情况。 [1]详细播报编辑百度预测第一个上线的产品是“景点舒适度预测”。用户在“景点舒适度预测”中可以看到未来5天，全国热门景区的舒适度情况，并据此判断什么时候去哪个景区比较合适。百度预测根据各个景区的未来人流量情况，把各景区的舒适度分为，“非常舒适、舒适、一般、拥挤、非常拥挤”五个等级，一般而言“非常舒适、舒适和一般”三个级别是比较适合前往的状态。 [1]全部产品播报编辑经济指数预测疾病预测城市预测景点预测高考预测世界杯预测预测开放平台欧洲联赛预测电影票房预测电视剧热度预测金融预测房地产预测 [2]除此之外，百度预测还将推出城市旅游预测、感冒流行趋势预测、高考考研预测、就业预测、票房预测等更多细分领域的大数据预测产品。 [3]举例播报编辑百度预测之高考预测百度通过数据分析认为2014年高考作文题目将会出现在“时间的馈赠”、“生命的多彩”等六个领域之中，并且给出了各领域命中的精确概率。直接告诉你高考作文题是什么当然不可能，但是有了这个范围，学生们需要准备的话题就从无限多变成有限多了。百度说这个预测是“基于海量作文范文和搜索数据”。各领域下列举的作文题目关键词，比如“时间的馈赠”中的关键词包括“记忆”、“未来”、“成长”、“忘记”等，都是中学生作文的常用词。 [4]百度预测媒体报道播报编辑百度公司2014年07月10日称在其借助数据分析针对本届世界杯的四分之一决赛和16强的预测中，其准确度达到了100%。而在更早的小组赛阶段，百度对比赛结果的预测准确率也达到了58.33%，这一结果高于微软语音助手Cortana和必应搜索联合得出的56.25%的准确率。 [5]新手上路成长任务编辑入门编辑规则本人编辑我有疑问内容质疑在线客服官方贴吧意见反馈投诉建议举报不良信息未通过词条申诉投诉侵权信息封禁查询与解封©2024 Baidu 使用百度前必读 | 百科协议 | 隐私政策 | 百度百科合作平台 | 京ICP证030173号 京公网安备110000020000EasyDL 结构化数据
DL 结构百度研究院发布2023科技趋势预测：大模型生态初现、数实融合加速推进-新华网
百度研究院发布2023科技趋势预测：大模型生态初现、数实融合加速推进-新华网
新华网 > > 正文 2023 01/05 14:15:46 来源：新华网
百度研究院发布2023科技趋势预测：大模型生态初现、数实融合加速推进 字体：
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2023-01-05 14:15:46
来源：新华网
1月5日，百度研究院发布2023年十大科技趋势预测，今年上榜的十大科技趋势涵盖了大模型生态、数实融合、虚实共生、自动驾驶、机器人、科学计算、量子计算、隐私计算、科技伦理和科技可持续发展等领域，凸显了技术底座不断夯实、AI跨领域融合更加扎实、智能化创新更加务实，“技术向实”正在发生。深耕中国科技领的百度也将在1月10日举办Create 2022 AI开发者大会，面向全球开发者与创造者，分享百度在人工智能、自动驾驶、智能交通、智能搜索、量子计算、人工智能科学计算等领域的最新进展与思考。
百度首席技术官、百度研究院院长王海峰在序言中表示，驱动科技革命和产业变革的核心技术，往往具有很强的通用性。当具备了标准化、自动化和模块化的工业大生产特征，核心技术作为基础设施的价值效应会变得越来越“实”。今年是百度研究院连续第四年发布科技趋势预测，四年间，智能技术构筑起了科技变革的主线，AI向实成为当今时代科技发展的主干道。
中国工程院院士、虚拟现实产业联盟名誉理事长赵沁平和中国工程院外籍院士、清华大学讲席教授、智能产业研究院（AIR）院长张亚勤对今年百度研究院的科技趋势预测作专家推荐。
赵沁平表示，虚拟现实正成为我国科技和产业发展的新兴战略方向。百度研究院在2023年的科技趋势预测中，将虚实共生列为一大重点方向，给出了虚拟现实技术和产业发展加快的信号。张亚勤表示，第四次工业革命中最重要的基础性技术之一是人工智能，这一次中国完全可能成为某些领域的“领导者”。人工智能正在成为交叉学科与跨领域研究中技术发展的通用变量，期待“产学研用”协同努力，让人工智能像空气一样，无处不在。
百度研究院认为，2023年的核心科技趋势将围绕技术底座不断夯实、AI跨领域融合更加扎实、智能化创新更加务实三大方向展开。
大模型生态 AI绘画技术支持：百度飞桨文心一格
在技术底座方面，深度学习平台加大模型，贯通了从硬件适配、模型训练、推理部署，到场景应用的AI全产业链，夯实产业智能化基座，将进一步加速产业智能化升级。随着大模型技术逐步成熟，在航天、金融、能源等领域，“行业大模型”开始浮现，围绕各行业需求，搭建 AI 基础设施，推进“AI+行业”的应用创新。未来，行业大模型将覆盖更多领域，逐渐形成生态，服务千行百业的智能化升级。
AI新型基础设施建设的需求正在增长，数字技术和实体经济深度融合。智算中心、深度学习平台和大模型等AI新型基础设施建设，对区域经济发展和产业升级有明显推动作用，未来还将促进数字技术和实体经济深度融合，更好的赋能产业数字化转型和智能化升级。此外，隐私计算技术的应用场景将会不断推陈出新，隐私计算平台也会在多个行业成为支撑数据安全治理和数据要素市场化发展的重要基石，塑造兼顾价值创造和安全可信的数据产业。
在AI跨领域融合方面，AI技术的发展，为跨领域、跨学科融合创新带来巨大的价值空间。以Al for Science为代表的AI跨领域融合创新得到更多关注。AI技术成为重要科研辅助力量，改变多学科研究范式。通过引入AI技术，研究者们开发了科学计算工具，解决传统科学计算过于复杂难解的问题，提升系统建模分析能力。未来会有更多功能强大的科学计算工具出现，推动AI技术成为重要的科研辅助工具，在物理、化学、材料学等基础科学及药物研发等应用领域发挥独特价值。
机器人 AI绘画技术支持：百度飞桨文心一格
面对全球老龄化加剧，行业应用机器人落地加速，有望改变劳动力短缺困境。尤其是AI加持的各类机器人将在实时感知、智能决策、优化控制等方面获得更大提升，加速落地各行各业。
在智能化创新方面，依托坚实的智能化基座，Web3.0、元宇宙、自动驾驶、AIGC、量子科技等新方向将迎来全新的产业机遇。在自动驾驶领域，预计2023年，中国主要城市自动驾驶商业化落地将呈现运营范围、车队规模双增长的趋势，拥有自动驾驶技术的智能汽车的市场渗透率也将有新突破，智能汽车产业从此前的“试水试航”走向“扬帆远航”。
在量子计算领域，随着量子计算硬件性能与量子算法的不断提升，量子软硬一体化方案的价值与需求将更加凸显。量子科普与教育将产生更加广泛与迫切的需求，借助量子计算平台加速形成繁荣的量子计算产业生态，政产学研用多方协同和资源汇聚会进一步深化。
虚实共生 AI绘画技术支持：百度飞桨文心一格
在虚实共生领域，Web3.0技术将打造一个多中心化的，更加开放，公平和安全的新型网络空间，用户可以更安全的交换信息和价值；数字孪生和虚拟仿真、AI等技术融合，会在购物、制造、城市等诸多场景，创造更精准和智能的数字孪生体；AIGC将带来全新内容创作模式，广泛运用到绘画、文学甚至视频制作等内容生产领域；结合VR/AR带来的沉浸式体验服务，5G提供的大数据高速传输能力，元宇宙业态有望迎来颠覆式创新。
在关注人工智能技术和应用发展的同时，也必须关注科技伦理和科技可持续发展的研究。科技企业和科学家在积极探索可解释AI技术，尝试在价值对齐的背景下促进有效的人机交流，让AI真正理解人类意图，降低算法的“黑箱风险”，实现更有预见性的AI治理。百度预测，具备可信可控的AI技术能力将成为企业新的竞争优势。
科技可持续发展 AI绘画技术支持：百度飞桨文心一格
科技可持续发展关注绿色低碳和可持续发展能力，边缘计算和先进计算正实现关键突破。未来会有更多侧重绿色低碳和可持续发展能力的新技术突破，其落地应用将有望缓解环保、健康、能源和材料等问题，提升人类生存环境的质量。
据了解，这是自2019年来百度研究院连续第四年发布对前沿科技趋势的展望，百度研究院此前几年所发布的诸多技术趋势，比如深度学习深入渗透产业、数字人大规模应用、智能交通加速落地等都成为后来行业发展的真实轨迹。
附百度研究院2023年科技趋势预测（图）：
【纠错】 【责任编辑:谷雨】 阅读下一篇： 深度观察
百度研究院发布2023科技趋势预测：大模型生态初现、数实融合加速推进
如何学习百度apollo无人驾驶预测模块？ - 知乎
如何学习百度apollo无人驾驶预测模块？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答切换模式登录/注册百度预测自动驾驶无人驾驶车百度无人驾驶车如何学习百度apollo无人驾驶预测模块？作为一名apollo小白，如何入手百度apollo无人驾驶平台?尤其是其中的预测模块？显示全部 关注者57被浏览44,380关注问题写回答邀请回答好问题添加评论分享4 个回答默认排序王方浩自动驾驶话题下的优秀答主 关注目前正在看apollo预测模块的代码，学习笔记还没有写完，先答一波：目录结构预测模块看似代码很多，实际上一总结起来就没多少了，下面是预测模块的整体目录结构：预测模块的目录结构如下：
.
├── BUILD
├── common // common目录，公用类
├── conf // 启动配置
├── container // 1. 消息容器
├── dag // 启动文件dag
├── data // 模型文件路径
├── evaluator // 3. 评估者
├── images // 文档（图片）
├── launch // 启动，加载模块
├── network
├── pipeline // 工具
├── prediction_component.cc // 预测模块主入口
├── prediction_component.h
├── prediction_component_test.cc
├── predictor // 4. 预测器
├── proto // protobuf消息格式
├── README_cn.md // 文档（中文介绍，建议直接看英文）
├── README.md // 文档（英文介绍）
├── scenario // 2. 场景
├── testdata // 测试数据
├── util // 工具
└── visualization // 可视化预测信息实际上根据预测模块的流程如下：container -> scenario -> evaluator -> predictor也就是说根据预测模块的入口文件"http://prediction_component.cc"，然后追踪上述4个目录的代码流程就可以了，工作量省去了不少吧！预测流程先了解整个预测的业务流程，和各个模块的作用，这点直接看官方文档[1]，我就直接粘贴过来了：容器（container）容器存储来自订阅通道的输入数据。目前支持的输入是感知模块的障碍物，车辆定位和车辆规划。评估器（evaluator）评估器对任何给定的障碍分别预测路径和速度。评估器通过使用存储在prediction/data/模型中的给定模型输出路径的概率来评估路径（车道序列）。将提供三种类型的评估器，包括：成本评估器：概率是由一组成本函数计算的。MLP评估器：用MLP模型计算概率RNN评估器：用RNN模型计算概率预测器（predictor）预测器生成障碍物的预测轨迹。当前支持的预测器包括：空：障碍物没有预测的轨迹单行道：在公路导航模式下障碍物沿着单条车道移动。不在车道上的障碍物将被忽略。车道顺序：障碍物沿车道移动移动序列：障碍物沿其运动模式沿车道移动自由运动：障碍物自由移动区域运动：障碍物在可能的区域中移动了解上述各个模块的作用，剩下的就是看模块的输入是什么？输出是什么？怎么实现的上述功能？接着就是啃代码了。后面完成学习笔记会同步更新过来。2021-7-13 更新最近又更新了一波预测模块的分析，比之前的详细很多了，增加了一些预测器和评估器的细节。学习笔记下面是之前整理的apollo学习笔记系列，学习的过程中可以参考：如果觉得对你帮助，欢迎star参考^prediction https://github.com/ApolloAuto/apollo/blob/master/modules/prediction/README_cn.md编辑于 2021-07-13 22:14赞同 402 条评论分享收藏喜欢收起iGear躬身入局，全力奔跑 关注Apollo7.0 预测模块及相关技术解析附下引言自动驾驶主车（Autonomous Driving Car ，ADC）行驶时，周围的车辆及行人在接下来的几秒内将要做什么？是否有碰撞的可能？这对于实现安全的自动驾驶而言至关重要，这也是自动驾驶领域中的轨迹预测模块的问题：对周边车辆、行人在接下来数秒时间的多种行为状态进行预测，进一步影响主车的路径规划。近几年中自动驾驶行为预测领域很火的一种方式是——采用类似VectorNet（《VectorNet: Encoding HD Maps and Agent Dynamics from Vectorized Representation》）这个分层的图神经网络的思想，将道路等静态环境信息以及动态交通参与者的运动轨迹均进行编码，编码后经过类似TNT （《TNT:Target-driveN Trajectory Predictio》）思想的方式进行轨迹预测。2021年12月29日，Apollo7.0版本正式发布。本次7.0版本预测模块更新部分的核心思路与上述两篇论文非常接近，但主要区别在于使用MLP（多层感知机）替代了GCN（图神经网络），以及增加了更加丰富的工程化的优化方式。本文就Apollo7.0的预测模块及其所涉及技术进行分享。注：文章图片来自Apollo7.0技术分享课内容及相关论文，参考文献附于文末。预测模块概述整体框架绿色表示预测模块所依赖的上游模块，包括了规划、定位、感知、Storytelling和高精度地图，下游是规划模块。红色虚线框内是预测模块的整体逻辑，包含容器（Container），场景（Scenario）、评估器（Evaluator）和预测器（Predictor）。容器 Container输入上游的一系列信息，输出障碍物、主车和相关联车道信息。场景 Scenario输入障碍物车状态、主车状态及相关车道信息，输出场景相关联信息。其中interaction（交互标志位）是7.0中新增加的一部分。6.0和7.0的区别6.0 的思想是将车辆及人过去的状态和位置作为输入，放在神经网络中，得到一个未来的预测，实际上还是拟合函数的核心思想。7.0中会先根据障碍车的位置判断是不是交互式的车辆（危险等级为ineraction及caution），然后针对交互式的车辆用交互式模型。如果是其他类型的车辆（normal），使用巡航MLP评估器及路口MLP评估器，对于不在道路上的，使用卡尔曼滤波器。所以因此7.0更加细分了感知障碍物的类别判断，新增的一类使感知预测更加细致，提升点在于有针对性，预测效果也更好。评估器 Evaluator输入障碍物的信息及场景信息，评估器为机器学习的模型，输出障碍物的轨迹或意图，其中障碍物意图是指障碍物在每个车道序列的概率。障碍物主要分为四类：自行车、行人、车辆、未知障碍物（感知模块中未检测出的）。在预测模块中，不同的障碍物类型对应不同的评估器和预测器。关于不同评估器的介绍，可参考：王方浩：apollo预测模块分享（二十一）知识点：障碍物感知侧输入的障碍物分为静态障碍物和动态障碍物，只有动态障碍物会进入预测模块，静态障碍物不做处理，打包后输出至规划侧。这部分中Apollo6.0和7.0的结构区别车辆（vehicle）部分中，Apollo6.0版本先将其分为onlane和injunction，再按caution和normal然后去做划分。而Apollo7.0版本直接做等级的预分，只在normal的情况下做 onlane和injunction 的划分。此外7.0版本中多了interaction的等级，其和caution均指向JOINTLY_PREDICTION_PLANNING_EVALUATOR。6.0版本中的onlane情况下的caution 和 normal 均指CRUISE_MLP_ EVALUATOR。预测器 Predictor预测器是在Evaluator获取预测轨迹或意图后，进行轨迹的延伸或者生成，处理完后最终生成8秒的轨迹。预测器分类如下所示：环境信息编码为什么要编码？最初对障碍车辆的预测，只是依赖于障碍车自身的运动状态，但障碍车的运动状态与当下所处环境是密不可分的。例如，当下障碍车在一个路口的右转车道上，可以判定其基本上要右转，如果在直行车道上，则很可能直行。编码的作用是把道路之类的信息以形成特征的方式保存，以此决定障碍车的预测轨迹。此外，当主车ADC的planning轨迹有可能和障碍车辆产生交互时，例如主车需要变道、加塞时，也会对周边车辆产生影响，因此编码流中也会包含主车轨迹。如何编码？在Apollo7.0的设计中，如下图所示，蓝色的表示人行道，四个向量的四条边均是有效的，连接后用以表示人行道；道路边缘是指polyline（下图中的多线段），也是以向量的方式形成；障碍物（obstacle）轨迹和自车 ADC 轨迹同理。用这种方式，可以将左边的仿真图变成了右边编码后的图。具体的结构化数据存储信息编码过程如下：其中，Xs,Ys为起始点的横纵坐标，Xe,Ye 为结束点的横纵坐标， attr是需要额外放置的属性，lane_type 是判断线端是什么类型，虚线or实线，双黄线or单黄线，id是指每条路的标识。障碍物中的l,w，对应路网的 0,0，是指障碍物的长和宽。信息编码完成之后，我们可以将其抽象的理解成这幅彩虹图，每个图都是由多个矢量组成的，不同颜色的方块都表示不同的九维矢量（红色为主车轨迹，黄色为障碍物轨迹，绿色为道路，蓝色为人行道）。每一列可以描述为多线段，也就是多矢量的一个线段，它表示是一个完整的物体。编码后总体结构编码后形成的不同颜色的色块。每一个色块其又由多种子元素构成。例如绿色（表示道路）由三段构成，轨迹则被分为两段。之后需要做的事情有：1.形成子图2.全局图的交互3.输出最终的语义地图1.子图子图：每一个向量特征进行处理在子图阶段会每一个元素进行一次全连接，让每个元素之间产生联系。例如，其将红色人行道（crosswalk）的每一条边全连接在一起，lane和轨迹也是如此。子图的网络架构具体如下：原文公式：翻译为人话的公式：Node Encoder 这里用的是MLP，就是全连接的一个网络结构，将数据相关联并提升到高维空间。Permutatation Invariant Aggregator 使用的是Max Pooling，最大值池化。对Max Pooling的更深入了解可参考：对Max Pooling的理解_117瓶果粒橙的博客-CSDN博客_maxpooling这里在VectorNet中，在MLP上包裹了一层GCN，从而使有连接关系的节点（每一条轨迹都由带有前后指向关系的节点组成）能够进行特征层面的传播。Apollo这里单纯采用了MLP，我们猜测可能会在特征层损失一部分向量信息（节点与节点的连接关系）。但当下核心的问题是，当我们考虑部署的情况时，我们需要将我们的模型使用TorchScript的jit方法导出成一个中间状态，才可以以ONNX的形式或在C++平台上部署。GCN当前对TorchScript的导出还不友好，比如GCN通常采用torch_gemotric.data 来进行数据输入，而如果想通过TorchScript进行导出，则只支持tensor的形式；以及在某些算子层，TorchScript也不直接支持GCN的导出。因此单独使用MLP反而是一个更加朴适的方法，这是我们对这一个部分的理解。在下一篇文章中，我们则会全面展开着在GCN部署时遇到的问题，我们的优化历程，以及如何end-end考虑预测模块模型的设计与部署。2.全局图全局图：对所有的向量进行处理这部分是对每个完整的物体做处理，这一部分会对所有的物体都会做一个交互。这里交互既包含了车辆，也包含了路网在内。原文公式：翻译为人话的公式：MultiHeadattention的具体操作就是把Attention加在一起。Attention是指之前的特征（P）经过Q 矩阵，T K矩阵，V 矩阵，之后再做softmax合在一起。说到这里大家有点晕，我们重新梳理一下：基本意思是指第一层进来的东西，经过Max Pooling,再经过Self Attention 运算，就会输出整体的这个结果。知识点：Attention 机制对于一个图像而言，当对其进行预测，或是做类似YOLO的目标检测或图像分类，其特征是对于整张图而言的。但Attention机制下会采用某些权重比，让其对某一部分的区域产生兴趣，这部分会多学。例如照片中的某个位置有只狗，这个位置的权重相对会高一点。Apollo这里用的是 self Attention，核心思想是使全局图的元素产生更多的交互，产生更多的兴趣点。此处我们不再展开讲解Self-Attention, 想要补充相关知识的同学可以观看李宏毅老师的关于这一部分的教学片，非常详细也非常清楚。3.输出最终的语义地图最后输出为每一个物体所对应的特征向量，然后取出需要的特征向量进入下一步处理流程。轨迹生成器《VectorNet: Encoding HD Maps and Agent Dynamics from Vectorized Representation》这篇论文原文在经过编码后，直接使用了比较通用的方法作为解码器，生成目标预测的轨迹点。而Apollo7.0中经过编码后，使用类似于TNT (Target-driveN Trajectory Prediction)思想的方式进行轨迹预测。总体结构如图：在实际道路上采一些样点，我们称其为候选点（图中的菱形样点），根据候选点，预测可能会到达的选中点（图中所示的星点），最后由可到达的选中点，决定可能会生成何种轨迹。总结而言，就是从一堆点中学习出一些真正可能去到的选中点，再学习出从当前位置到选中点的轨迹。预测任务分为三步：1.给定环境的context，估计每个候选点的可能性，从而选择概率高的候选点，下图分别用钻石和星星表示候选点和选中点2.根据目标，估计每个选定目标的轨迹（分布）3.对所有的轨迹进行排名的评分和选择Target -> 轨迹 -> 轨迹概率分布 -> 轨迹交互Target假设过去的状态：预测未来的状态：Cp 代表着此时的背景（环境）用真实的Target拼接特征向量来生成预测的轨迹，用生成的轨迹和真实轨迹做一个Huber loss。使用X=（Sp，Cp）表示所有的过去状态，就是要尝试估计 p(sF |x)：给定过去状态未来状态的边缘概率。这里的核心思想是，通过设计目标空间τ(Cp) (候选点位置), 候选点分布p(τ|x)可以很好地捕捉意图不确定性。一旦确定了目标，进一步证明了控制不确定性（轨迹）可以通过简单的单峰分布可靠地建模。通过一组离散位置来近似目标空间τ(Cp)，将p(τ |x)的估计转化为一个分类任务。在以上的公式中，N 表示广义的正态分布，Huber作为距离函数，平均值表示为v。可训练功能 f和v由两层多层感知器（MLP）实现，目标坐标和场景上下文特征作为输入。他们预测目标位置上的离散分布及其最可能的偏移量。Softmax！最终核心：分类问题，每个候选点到底哪个属于哪一个选中点（星点）。Loss：Lcls是交叉熵，Loffset是HuberLoss，u是预测选中点离最近的真值选中点的距离。Apollo7.0目前使用的是道路中心采样方式，使用其来预测车辆的轨迹。Apollo7.0对于Target点的计算方式相同，不多赘述。Trajectories上一步得到选中点之后，接下来就是根据选中点生成相应的轨迹。（TNT）原论文中的公式如下这里存在两个假设：时间步长是条件独立的，也就是时间上步与步的预测是独立的，可以使模型避免了顺序预测，提高了计算效率；对一个选中点只有一条最大概率的Trajectory，这样的轨迹分布为正态单峰分布的，这在短期内肯定是正确的；对于较长的时间范围，可以在（中间）目标预测和运动估计之间进行迭代，这样假设仍然成立。总而言之，通过两层的MLP来预测每一个Target的轨迹SF，它将上下文特征X和目标位置τ作为输入，并为每个目标输出一条最可能的未来轨迹。由于它是以第一阶段的预测目标为条件的，为了使学习过程顺利进行，训练时通过输入位置真值作为目标损失函数则是预测轨迹与真实轨迹的差值，这么做期望达到生成轨迹最后一个点，跟Target的点尽可能的重合。Distribution这一部分在原论文中没有提及，属于Apollo7.0版本的新增部分。根据轨迹去计算轨迹的一个概率分布，真实分布（计算公式见下图）是指被选轨迹距离真实轨迹越近时，它的概率越高。前向计算前向计算就是计算备选轨迹的概率分布。Interaction这一部分也是Apollo7.0中新增的重要部分。前文所述考虑了障碍车预测轨迹和环境的影响，但还需要与主车规划轨迹进行交互打分，去选择最优轨迹。例如交互前该障碍车预测轨迹为0.8 分，和主车的轨迹交互后可能不再是 0.8 分，可能会重新打分。交互情况以下四张图为不同情况下（路口、车道行驶、换道、左转）可判断为交互车辆的情况。交互分数计算假如说50条备选轨迹，就会有50条交互分数（用cost表示）。是指交互的严重程度，如果cost较大，说明危险程度较大，会削弱对该条预测轨迹的发生概率。预测轨迹与规划轨迹之间的时间对齐。预测未来3s，时间间隔0.1s, 共有30个选中点。30个选中点之间的相对距离（D）累加，30个点的相对速度（V）累加起来，两项经过两个条件权重（W1和 W2）进行加权，之后相加得到交互分数cost。如果距离越近，那么cost越大；如果速度差距越大，那么cost也越大。Tips：W1和 W2这两项条件权重是通过编码器的特征向量，经过MLP实现的。预测效果演示第一张图为最原始的环境编码后的矢量图。第二张图为选中点预测结果（即上文所述的星点）。第三张图是备选轨迹生成，根据每个选中点的位置生成了相应的轨迹。第四张图是最优轨迹的选择，通过本身的轨迹预测分数和主车轨迹的交互分数，得到一个最优轨迹。测评指标为衡量预测效果的好坏，（TNT）论文使用的是MR、MinFDE、MinFDE和DAC几个指标来进行衡量。MR (Miss Rate，缺失率) ，描述检测结果中的漏检率的指标。minFDE( Minimum Final Displacement Error , 最小最终距离误差)，对于 N 个预测轨迹，选择最终轨迹预测点与真值预测误差最小的作为评估结果minADE( Minimum Average Displacement Error，最小平均距离误差 )，对于 N 个预测轨迹，选择平均轨迹预测点与真值预测误差最小的作为评估结果。MinFDE只能评估最好的估计有多好，但不能评估所有轨迹的优劣。因此提出新的标准DAC(Drivable Area Compliance ，最小最终距离误差）。如果模型产生n个可能的未来轨迹，并且其中m个轨迹在某个点离开可移动区域，则该模型的DAC为（n m）/ n。因此，较高的DAC意味着更好的预测轨迹质量。如果存在n个样本，并且其中m个具有其最佳轨迹的最后一个坐标距离地面真值超过2.0 m，则未命中率为m / n。表2及表3分别为在地图采样时样点取点距离的效果对比，表2为车辆检测中取样的效果，可以看出每1m取一个样点可性价比最优。表3为行人检测中的取样效果，可以看出每0.5m取一个样点可性价比最优。从下图的检测结果的测评指标来看，TNT的效果较好。当前Apollo 7.0的轨迹预测由于有许多工程化方法，尚未提供量化分析其性能的方法或指标。我们可以通过剥离其代码，使用到传统轨迹预测的评测指标上来。但不可否认的是，由于TNT本身方法在之前轨迹预测中表现较好，且其改进版本DenseTNT也拿到了相关比赛的第一名，我们认为该方法对于准确性是有依托的。结语对Apollo7.0的预测模块及所涉及技术进行探讨分享全文结束码字不易，更新虽慢，但每篇都是用心之作。希望可以帮到屏幕前正在阅读的你，也欢迎多多转发，分享，讨论~再次声明：文章图片来自Apollo7.0技术分享课内容及相关论文。参考文献附于文末。参考文献Gao J , Sun C , Zhao H , et al. VectorNet: Encoding HD Maps and Agent Dynamics from Vectorized Representation[J]. 2020.Zhao H , Gao J , Lan T , et al. TNT: Target-driveN Trajectory Prediction[J]. 2020.-----本文首发于公众号i车Gear联，转载需标明出处知乎原文：一文详解Apollo7.0 预测模块及相关技术 - 知乎 (zhihu.com)推荐阅读：文章收录于《自动驾驶Apollo实践》专栏下，如想要系统完整的进行学习，欢迎关注专栏，持续更新ing编辑于 2022-06-14 15:30赞同 603 条评论分享收藏喜欢收起