論文の概要: Multi-task Learning with Attention for End-to-end Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.10753v1
• Date: Wed, 21 Apr 2021 20:34:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-23 14:04:21.209004
• Title: Multi-task Learning with Attention for End-to-end Autonomous Driving
• Title（参考訳）: エンドツーエンド自動運転のためのマルチタスク学習
• Authors: Keishi Ishihara, Anssi Kanervisto, Jun Miura, Ville Hautam\"aki
• Abstract要約: 条件模倣学習フレームワークにおける新しいマルチタスク注意認識ネットワークを提案する。 これにより、標準ベンチマークの成功率を向上させるだけでなく、トラフィックライトに反応する能力も向上します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.612688040565424
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autonomous driving systems need to handle complex scenarios such as lane following, avoiding collisions, taking turns, and responding to traffic signals. In recent years, approaches based on end-to-end behavioral cloning have demonstrated remarkable performance in point-to-point navigational scenarios, using a realistic simulator and standard benchmarks. Offline imitation learning is readily available, as it does not require expensive hand annotation or interaction with the target environment, but it is difficult to obtain a reliable system. In addition, existing methods have not specifically addressed the learning of reaction for traffic lights, which are a rare occurrence in the training datasets. Inspired by the previous work on multi-task learning and attention modeling, we propose a novel multi-task attention-aware network in the conditional imitation learning (CIL) framework. This does not only improve the success rate of standard benchmarks, but also the ability to react to traffic lights, which we show with standard benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 自動運転システムは、車線追従、衝突回避、交替、信号応答といった複雑なシナリオを処理する必要がある。 近年,エンド・ツー・エンドの行動クローニングに基づくアプローチは,現実的なシミュレータと標準ベンチマークを用いて,ポイント・ツー・ポイントのナビゲーションシナリオにおいて顕著な性能を示した。 オフラインの模倣学習は、高価な手動アノテーションやターゲット環境とのインタラクションを必要としないため、容易に利用できるが、信頼できるシステムを得ることは困難である。 さらに、既存の手法では、トレーニングデータセットで稀に発生する信号に対する反応の学習には特に対応していない。 本稿では,条件付き模倣学習(cil)フレームワークにおいて,前回のマルチタスク学習と注意モデリングに着想を得たマルチタスク注意認識ネットワークを提案する。 これは、標準ベンチマークの成功率を改善するだけでなく、標準ベンチマークで示すように、トラフィックライトに反応する能力も向上します。

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