論文の概要: Multimodal Motion Prediction with Stacked Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.11624v2
• Date: Wed, 24 Mar 2021 06:37:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-25 11:22:58.093037
• Title: Multimodal Motion Prediction with Stacked Transformers
• Title（参考訳）: 積層トランスを用いたマルチモーダル動作予測
• Authors: Yicheng Liu, Jinghuai Zhang, Liangji Fang, Qinhong Jiang, Bolei Zhou
• Abstract要約: 我々はmmTransformerと呼ばれるマルチモーダル動作予測のための新しいトランスフォーマーフレームワークを提案する。 スタックドトランスフォーマーに基づく新しいネットワークアーキテクチャは、固定された独立した提案のセットで機能レベルでマルチモダリティをモデル化するように設計されている。 次に、生成した提案のマルチモーダリティを誘導するために、地域ベースのトレーニング戦略を開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.9674180611893
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predicting multiple plausible future trajectories of the nearby vehicles is crucial for the safety of autonomous driving. Recent motion prediction approaches attempt to achieve such multimodal motion prediction by implicitly regularizing the feature or explicitly generating multiple candidate proposals. However, it remains challenging since the latent features may concentrate on the most frequent mode of the data while the proposal-based methods depend largely on the prior knowledge to generate and select the proposals. In this work, we propose a novel transformer framework for multimodal motion prediction, termed as mmTransformer. A novel network architecture based on stacked transformers is designed to model the multimodality at feature level with a set of fixed independent proposals. A region-based training strategy is then developed to induce the multimodality of the generated proposals. Experiments on Argoverse dataset show that the proposed model achieves the state-of-the-art performance on motion prediction, substantially improving the diversity and the accuracy of the predicted trajectories. Demo video and code are available at https://decisionforce.github.io/mmTransformer.
• Abstract（参考訳）: 自動走行の安全性には、近隣の車両の複数の将来的な軌道を予測することが不可欠である。 最近の動き予測手法は、特徴を暗黙的に正規化したり、複数の候補提案を明示的に生成することで、そのようなマルチモーダルな動き予測を実現する。 しかしながら,提案手法は提案手法の生成と選択に先立つ知識に大きく依存するのに対して,遅延機能はデータの最も頻繁なモードに集中する可能性があるため,依然として困難である。 本研究では,mmTransformerと呼ばれるマルチモーダル動作予測のためのトランスフォーマフレームワークを提案する。 スタックドトランスフォーマーに基づく新しいネットワークアーキテクチャは、固定された独立した提案のセットで機能レベルでマルチモダリティをモデル化するように設計されている。 次に、地域ベースのトレーニング戦略を開発し、生成された提案のマルチモーダリティを誘導する。 Argoverseデータセットの実験から,提案モデルが動作予測における最先端性能を実現し,予測された軌道の多様性と精度を大幅に向上させることが示された。 デモビデオとコードはhttps://decisionforce.github.io/mmtransformerで入手できる。

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