論文の概要: FloMo: Tractable Motion Prediction with Normalizing Flows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.03614v1
• Date: Fri, 5 Mar 2021 11:35:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-08 14:55:26.242100
• Title: FloMo: Tractable Motion Prediction with Normalizing Flows
• Title（参考訳）: FloMo: 正規化フローによるトラクタブルモーション予測
• Authors: Christoph Sch\"oller, Alois Knoll
• Abstract要約: ノイズサンプルと将来の動き分布の正規化フローによる密度推定問題として動作予測をモデル化する。 我々のモデルはFloMoと呼ばれ、単一のネットワークパスで確率を計算でき、最大推定で直接訓練することができる。 提案手法は,3つの一般的な予測データセットにおいて最先端のパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The future motion of traffic participants is inherently uncertain. To plan safely, therefore, an autonomous agent must take into account multiple possible outcomes and prioritize them. Recently, this problem has been addressed with generative neural networks. However, most generative models either do not learn the true underlying trajectory distribution reliably, or do not allow likelihoods to be associated with predictions. In our work, we model motion prediction directly as a density estimation problem with a normalizing flow between a noise sample and the future motion distribution. Our model, named FloMo, allows likelihoods to be computed in a single network pass and can be trained directly with maximum likelihood estimation. Furthermore, we propose a method to stabilize training flows on trajectory datasets and a new data augmentation transformation that improves the performance and generalization of our model. Our method achieves state-of-the-art performance on three popular prediction datasets, with a significant gap to most competing models.
• Abstract（参考訳）: 交通参加者の将来の動きは本質的に不確かである。 したがって、安全に計画するには、自律エージェントは複数の可能な結果を考慮し、優先順位を付ける必要があります。 近年、この問題は生成ニューラルネットワークで解決されている。 しかし、ほとんどの生成モデルは真の軌道分布を確実に学ばないか、あるいは予測に関連付けられる可能性を許さない。 本研究では,ノイズサンプルと将来の動き分布の正規化フローを用いた密度推定問題として,動き予測を直接モデル化する。 我々のモデルはFloMoと呼ばれ、単一のネットワークパスで確率を計算でき、最大推定で直接訓練することができる。 さらに,軌道データセット上でのトレーニングフローを安定化する手法と,モデルの性能と一般化を改善する新しいデータ拡張変換を提案する。 提案手法は,3つの一般的な予測データセットにおいて最先端のパフォーマンスを実現する。

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