TurboTrain: Towards Efficient and Balanced Multi-Task Learning for Multi-Agent Perception and Prediction

📄 arXiv: 2508.04682v2 📥 PDF

作者: Zewei Zhou, Seth Z. Zhao, Tianhui Cai, Zhiyu Huang, Bolei Zhou, Jiaqi Ma

分类: cs.CV

发布日期: 2025-08-06 (更新: 2025-08-07)

备注: ICCV 2025

💡 一句话要点

提出TurboTrain以解决多代理感知与预测的高效训练问题

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 多代理系统 感知与预测 多任务学习 时空预训练 梯度冲突抑制 自动驾驶 智能交通

📋 核心要点

  1. 现有多代理系统的训练方法复杂，需大量手动设计与监控，导致效率低下。
  2. TurboTrain通过引入时空预训练和梯度冲突抑制策略，简化了多任务学习过程。
  3. 在V2XPnP-Seq数据集上，TurboTrain显著提升了多代理感知与预测模型的性能。

📝 摘要（中文）

多代理系统的端到端训练在提升多任务性能方面具有显著优势，但训练过程复杂且需大量手动设计与监控。本文提出TurboTrain，一个新颖且高效的多代理感知与预测训练框架。TurboTrain包含两个关键组件：基于掩码重建学习的多代理时空预训练方案，以及基于梯度冲突抑制的平衡多任务学习策略。通过简化训练过程，TurboTrain消除了手动设计和调优复杂多阶段训练管道的需求，显著减少了训练时间并提升了性能。我们在真实的合作驾驶数据集V2XPnP-Seq上评估了TurboTrain，结果表明其进一步提升了现有多代理感知与预测模型的性能，预训练有效捕捉了时空多代理特征，并显著有利于下游任务。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多代理系统训练过程中的复杂性与低效性，现有方法往往需要大量手动设计与调优，导致训练时间长且性能不稳定。

核心思路：TurboTrain的核心思路是通过引入时空预训练和梯度冲突抑制策略，优化多任务学习过程，从而提高训练效率和模型性能。

技术框架：TurboTrain框架主要包括两个模块：首先是基于掩码重建学习的多代理时空预训练方案，其次是平衡多任务学习策略，通过抑制梯度冲突来优化任务间的学习。

关键创新：TurboTrain的关键创新在于其高效的训练流程，消除了传统方法中复杂的多阶段训练管道，显著降低了手动干预的需求。

关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数以支持掩码重建学习，并通过调整学习率和任务权重来实现梯度冲突的抑制，确保各任务间的平衡学习。

📊 实验亮点

在V2XPnP-Seq数据集上的实验结果显示，TurboTrain显著提升了多代理感知与预测模型的性能，相较于现有最先进模型，性能提升幅度达到了X%（具体数据未知），验证了预训练和多任务学习策略的有效性。

🎯 应用场景

TurboTrain的研究成果在自动驾驶、智能交通等领域具有广泛的应用潜力。通过提升多代理系统的感知与预测能力，可以有效提高交通安全性和效率，推动智能交通系统的发展。未来，该框架还可扩展到其他多任务学习场景，如机器人协作和多智能体系统。

📄 摘要（原文）

End-to-end training of multi-agent systems offers significant advantages in improving multi-task performance. However, training such models remains challenging and requires extensive manual design and monitoring. In this work, we introduce TurboTrain, a novel and efficient training framework for multi-agent perception and prediction. TurboTrain comprises two key components: a multi-agent spatiotemporal pretraining scheme based on masked reconstruction learning and a balanced multi-task learning strategy based on gradient conflict suppression. By streamlining the training process, our framework eliminates the need for manually designing and tuning complex multi-stage training pipelines, substantially reducing training time and improving performance. We evaluate TurboTrain on a real-world cooperative driving dataset, V2XPnP-Seq, and demonstrate that it further improves the performance of state-of-the-art multi-agent perception and prediction models. Our results highlight that pretraining effectively captures spatiotemporal multi-agent features and significantly benefits downstream tasks. Moreover, the proposed balanced multi-task learning strategy enhances detection and prediction.