論文の概要: Inverting the Pose Forecasting Pipeline with SPF2: Sequential Pointcloud
Forecasting for Sequential Pose Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.08376v3
- Date: Sat, 7 Nov 2020 02:48:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-22 09:33:07.533145
- Title: Inverting the Pose Forecasting Pipeline with SPF2: Sequential Pointcloud
Forecasting for Sequential Pose Forecasting
- Title（参考訳）: spf2によるポーズ予測パイプラインの反転:シーケンシャルなポーズ予測のための逐次的ポイントクラウド予測
- Authors: Xinshuo Weng and Jianren Wang and Sergey Levine and Kris Kitani and
Nicholas Rhinehart
- Abstract要約: 自動運転車やロボット操作システムは、オブジェクトを最初に検出して追跡することによって、将来のオブジェクトのポーズを予測することが多い。
ポーズ予測アルゴリズムは通常、オブジェクトのポーズのラベル付きシーケンスを必要とするため、このパイプラインはスケールするのに費用がかかる。
本稿では,まず3次元センサデータを予測し,予測点雲列上の物体を検知・追跡し,将来的なポーズを求めることを提案する。
これにより、センサーデータ予測タスクにラベルが不要であるため、予測のスケールが難しくなる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 106.3504366501894
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Many autonomous systems forecast aspects of the future in order to aid
decision-making. For example, self-driving vehicles and robotic manipulation
systems often forecast future object poses by first detecting and tracking
objects. However, this detect-then-forecast pipeline is expensive to scale, as
pose forecasting algorithms typically require labeled sequences of object
poses, which are costly to obtain in 3D space. Can we scale performance without
requiring additional labels? We hypothesize yes, and propose inverting the
detect-then-forecast pipeline. Instead of detecting, tracking and then
forecasting the objects, we propose to first forecast 3D sensor data (e.g.,
point clouds with $100$k points) and then detect/track objects on the predicted
point cloud sequences to obtain future poses, i.e., a forecast-then-detect
pipeline. This inversion makes it less expensive to scale pose forecasting, as
the sensor data forecasting task requires no labels. Part of this work's focus
is on the challenging first step -- Sequential Pointcloud Forecasting (SPF),
for which we also propose an effective approach, SPFNet. To compare our
forecast-then-detect pipeline relative to the detect-then-forecast pipeline, we
propose an evaluation procedure and two metrics. Through experiments on a
robotic manipulation dataset and two driving datasets, we show that SPFNet is
effective for the SPF task, our forecast-then-detect pipeline outperforms the
detect-then-forecast approaches to which we compared, and that pose forecasting
performance improves with the addition of unlabeled data.
- Abstract（参考訳）: 多くの自律システムは意思決定を支援するために未来を予測している。
例えば、自動運転車とロボット操作システムは、最初に物体を検出し追跡することで、将来の物体のポーズを予測することが多い。
ポーズ予測アルゴリズムは一般に3次元空間で取得するのにコストがかかるオブジェクトポーズのラベル付きシーケンスを必要とする。
ラベルを追加せずにパフォーマンスをスケールできますか?
yes を仮定し, detection-then-forecast パイプラインの反転を提案する。
オブジェクトを検出し,追跡し,次に予測する代わりに,まず3Dセンサデータ(例えば100ドル相当の点雲)を予測し,予測された点雲列上の物体を検出し,追跡し,将来のポーズ,すなわち予測テーマ検出パイプラインを得る。
この反転は、センサデータ予測タスクにラベルを必要としないため、ポーズ予測をスケールするコストが低くなる。
この作業の焦点の一部は、挑戦的な第一歩であるSPF(Sequential Pointcloud Forecasting)に焦点を当てています。
予測・予測・検出パイプラインを検出・予測パイプラインと比較するために,評価手順と2つの指標を提案する。
ロボット操作データセットと2つの駆動データセットの実験により、SPFNetがSPFタスクに有効であること、予測-検出-検出パイプラインが比較した検出-予測-予測アプローチより優れていること、ラベルなしデータの追加により予測性能が向上すること、などが示されている。
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