論文の概要: PnPNet: End-to-End Perception and Prediction with Tracking in the Loop

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.14711v2
• Date: Sat, 27 Jun 2020 21:32:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-26 23:59:17.984569
• Title: PnPNet: End-to-End Perception and Prediction with Tracking in the Loop
• Title（参考訳）: PnPNet:ループ内のトラッキングによるエンドツーエンドの知覚と予測
• Authors: Ming Liang, Bin Yang, Wenyuan Zeng, Yun Chen, Rui Hu, Sergio Casas, Raquel Urtasun
• Abstract要約: 我々は、自動運転車の文脈において、共同認識と運動予測の問題に取り組む。 我々は,入力センサデータとしてエンド・ツー・エンドのモデルであるNetを提案し,各ステップのオブジェクト追跡とその将来レベルを出力する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.97006521937101
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We tackle the problem of joint perception and motion forecasting in the context of self-driving vehicles. Towards this goal we propose PnPNet, an end-to-end model that takes as input sequential sensor data, and outputs at each time step object tracks and their future trajectories. The key component is a novel tracking module that generates object tracks online from detections and exploits trajectory level features for motion forecasting. Specifically, the object tracks get updated at each time step by solving both the data association problem and the trajectory estimation problem. Importantly, the whole model is end-to-end trainable and benefits from joint optimization of all tasks. We validate PnPNet on two large-scale driving datasets, and show significant improvements over the state-of-the-art with better occlusion recovery and more accurate future prediction.
• Abstract（参考訳）: 我々は、自動運転車の文脈における共同認識と運動予測の問題に取り組む。 この目的を達成するために,PnPNetを提案する。PnPNetは入力された逐次センサデータを取り、各ステップのオブジェクトトラックとその将来の軌跡を出力する。 重要なコンポーネントは、新しいトラッキングモジュールで、検出からオンラインでオブジェクトトラックを生成し、モーション予測のために軌道レベル機能を利用する。 具体的には、データ関連問題と軌跡推定問題の両方を解くことにより、各タイミングでオブジェクトトラックが更新される。 重要なのは、モデル全体がエンドツーエンドのトレーニングが可能で、すべてのタスクの共同最適化の恩恵を受けています。 我々はPnPNetを2つの大規模運転データセット上で検証し、閉塞回復の改善とより正確な将来予測により最先端技術に対する大幅な改善を示す。

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