論文の概要: DSDNet: Deep Structured self-Driving Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.06041v1
• Date: Thu, 13 Aug 2020 17:54:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-30 23:30:46.225425
• Title: DSDNet: Deep Structured self-Driving Network
• Title（参考訳）: DSDNet: 深く構造化された自動運転ネットワーク
• Authors: Wenyuan Zeng, Shenlong Wang, Renjie Liao, Yun Chen, Bin Yang, Raquel Urtasun
• Abstract要約: 本稿では,1つのニューラルネットワークを用いて物体検出,動き予測,動き計画を行うDeep Structured Self-Driving Network (DSDNet)を提案する。 我々は,アクター間の相互作用を考慮し,社会的に一貫したマルチモーダル未来予測を生成する,深く構造化されたエネルギーベースモデルを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.9456652486422
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose the Deep Structured self-Driving Network (DSDNet), which performs object detection, motion prediction, and motion planning with a single neural network. Towards this goal, we develop a deep structured energy based model which considers the interactions between actors and produces socially consistent multimodal future predictions. Furthermore, DSDNet explicitly exploits the predicted future distributions of actors to plan a safe maneuver by using a structured planning cost. Our sample-based formulation allows us to overcome the difficulty in probabilistic inference of continuous random variables. Experiments on a number of large-scale self driving datasets demonstrate that our model significantly outperforms the state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,1つのニューラルネットワークを用いて物体検出,動き予測,動き計画を行うDeep Structured Self-Driving Network (DSDNet)を提案する。 この目標に向けて,アクター間の相互作用を考慮し,社会的に一貫したマルチモーダル未来予測を生成する,深く構造化されたエネルギーベースモデルを開発する。 さらに、DSDNetは、将来予測されるアクターの分布を利用して、構造化計画コストを用いて安全な操作を計画する。 サンプルベースの定式化により,連続確率変数の確率的推論の難しさを克服できる。 大規模な自動運転データセットの実験は、我々のモデルが最先端のデータを著しく上回ることを示した。

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