論文の概要: SimAug: Learning Robust Representations from Simulation for Trajectory Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.02022v3
• Date: Fri, 17 Jul 2020 20:43:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-16 23:18:54.236298
• Title: SimAug: Learning Robust Representations from Simulation for Trajectory Prediction
• Title（参考訳）: SimAug: 軌道予測のためのシミュレーションからロバスト表現を学ぶ
• Authors: Junwei Liang, Lu Jiang, Alexander Hauptmann
• Abstract要約: 本研究では,シミュレーション学習データの拡張により,ロバスト表現を学習する新しい手法を提案する。 我々は,SimAugが実世界の3つのベンチマークで有望な結果を得ることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.91518036949918
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper studies the problem of predicting future trajectories of people in unseen cameras of novel scenarios and views. We approach this problem through the real-data-free setting in which the model is trained only on 3D simulation data and applied out-of-the-box to a wide variety of real cameras. We propose a novel approach to learn robust representation through augmenting the simulation training data such that the representation can better generalize to unseen real-world test data. The key idea is to mix the feature of the hardest camera view with the adversarial feature of the original view. We refer to our method as SimAug. We show that SimAug achieves promising results on three real-world benchmarks using zero real training data, and state-of-the-art performance in the Stanford Drone and the VIRAT/ActEV dataset when using in-domain training data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,新しいシナリオと視点の未知のカメラにおける人々の将来の軌道予測問題について考察する。 モデルが3dシミュレーションデータのみに基づいてトレーニングされ、さまざまなリアルカメラにアウト・オブ・ザ・ボックスを適用する実データフリー設定によって、この問題にアプローチする。 そこで本研究では,シミュレーショントレーニングデータを拡張することで,実世界のテストデータに対する表現の一般化を図り,ロバストな表現を学習する手法を提案する。 鍵となるアイデアは、最も難しいカメラビューと、元のビューの対角的な特徴を混ぜることだ。 本手法をSimAugと呼ぶ。 そこで本研究では,Stanford DroneとVIRAT/ActEVデータセットを用いたドメイン内トレーニングデータを用いた場合,実世界の3つのベンチマークで有望な結果が得られることを示す。

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