論文の概要: Social NCE: Contrastive Learning of Socially-aware Motion Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11717v2
• Date: Thu, 15 Apr 2021 17:54:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-27 06:47:02.761889
• Title: Social NCE: Contrastive Learning of Socially-aware Motion Representations
• Title（参考訳）: 社会的NCE : 社会的認知行動表現の対照的な学習
• Authors: Yuejiang Liu, Qi Yan, Alexandre Alahi
• Abstract要約: 実験結果から, 提案手法は最近の軌道予測, 行動クローニング, 強化学習アルゴリズムの衝突速度を劇的に低減することがわかった。 本手法は,ニューラルネットワークの設計に関する仮定をほとんど示さないため,神経運動モデルのロバスト性を促進する汎用的手法として使用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.82126838588279
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning socially-aware motion representations is at the core of recent advances in human trajectory forecasting and robot navigation in crowded spaces. Despite promising progress, existing neural motion models often struggle to generalize in closed-loop operations (e.g., output colliding trajectories), when the training set lacks examples collected from dangerous scenarios. In this work, we propose to address this issue via contrastive learning with negative data augmentation. Concretely, we introduce a social contrastive loss that encourages the encoded motion representation to preserve sufficient information for distinguishing a positive future event from a set of negative ones. We explicitly draw these negative samples based on our domain knowledge of unfavorable circumstances in the multi-agent context. Experimental results show that the proposed method dramatically reduces the collision rates of recent trajectory forecasting, behavioral cloning and reinforcement learning algorithms, outperforming current state-of-the-art models on several benchmarks. Our method makes few assumptions about neural architecture designs, and hence can be used as a generic way to promote the robustness of neural motion models.
• Abstract（参考訳）: 社会的に認識された動き表現の学習は、混雑した空間における人間の軌道予測とロボットナビゲーションの最近の進歩の核心である。 有望な進歩にもかかわらず、既存のニューラルモーションモデルは、危険なシナリオから収集されたサンプルを欠いた場合、クローズドループ操作(例えば出力衝突軌道)の一般化に苦慮することが多い。 そこで本研究では,否定的データ拡張を用いたコントラスト学習によってこの問題に取り組むことを提案する。 具体的には,正の未来の事象と負の事象を区別するための十分な情報を保持するために,符号化された動作表現を奨励する社会的対比的損失を導入する。 マルチエージェント・コンテキストにおける好ましくない状況に関するドメイン知識に基づいて、これらの負のサンプルを明示的に描画する。 実験結果から,提案手法は,最近の軌道予測,行動クローニング,強化学習アルゴリズムの衝突速度を劇的に低減し,いくつかのベンチマークで現在の最先端モデルを上回る結果を得た。 本手法は,ニューラルネットワークの設計に関する仮定をほとんど示さないため,神経運動モデルのロバスト性を促進する汎用的手法として使用できる。

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