論文の概要: SceneGen: Learning to Generate Realistic Traffic Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.06541v1
• Date: Sat, 16 Jan 2021 22:51:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-28 04:49:29.804593
• Title: SceneGen: Learning to Generate Realistic Traffic Scenes
• Title（参考訳）: SceneGen: リアルなトラフィックシーンを生成するための学習
• Authors: Shuhan Tan, Kelvin Wong, Shenlong Wang, Sivabalan Manivasagam, Mengye Ren, Raquel Urtasun
• Abstract要約: 私たちは、ルールと分布の必要性を緩和するトラフィックシーンのニューラルオートレグレッシブモデルであるSceneGenを紹介します。 実トラフィックシーンの分布を忠実にモデル化するSceneGenの能力を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.98412203941912
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider the problem of generating realistic traffic scenes automatically. Existing methods typically insert actors into the scene according to a set of hand-crafted heuristics and are limited in their ability to model the true complexity and diversity of real traffic scenes, thus inducing a content gap between synthesized traffic scenes versus real ones. As a result, existing simulators lack the fidelity necessary to train and test self-driving vehicles. To address this limitation, we present SceneGen, a neural autoregressive model of traffic scenes that eschews the need for rules and heuristics. In particular, given the ego-vehicle state and a high definition map of surrounding area, SceneGen inserts actors of various classes into the scene and synthesizes their sizes, orientations, and velocities. We demonstrate on two large-scale datasets SceneGen's ability to faithfully model distributions of real traffic scenes. Moreover, we show that SceneGen coupled with sensor simulation can be used to train perception models that generalize to the real world.
• Abstract（参考訳）: 現実的な交通シーンを自動生成する問題を考察する。 既存の手法は通常、手作りのヒューリスティックのセットに従ってアクターをシーンに挿入し、実際のトラフィックシーンの真の複雑さと多様性をモデル化する能力に制限されているため、合成されたトラフィックシーンと実際のトラフィックシーンの間のコンテンツギャップが生じる。 その結果、既存のシミュレーターは、自動運転車の訓練とテストに必要な信頼性を欠いている。 この制限に対処するために、ルールやヒューリスティックスの必要性を緩和する、トラフィックシーンの神経的自己回帰モデルであるSceneGenを紹介します。 特に、エゴ・ベヒクル状態と周辺地域の高定義マップを考えると、シーンゲンは様々なクラスの俳優をシーンに挿入し、その大きさ、向き、速度を合成する。 実トラフィックシーンの分布を忠実にモデル化するSceneGenの大規模データセットを2つ紹介する。 さらに,SceneGenとセンサシミュレーションを組み合わせることで,現実世界に一般化する知覚モデルを訓練することができることを示す。

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