論文の概要: SVG-Net: An SVG-based Trajectory Prediction Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.03706v1
• Date: Thu, 7 Oct 2021 18:00:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-11 14:14:28.386997
• Title: SVG-Net: An SVG-based Trajectory Prediction Model
• Title（参考訳）: SVG-Net: SVGに基づく軌道予測モデル
• Authors: Mohammadhossein Bahari, Vahid Zehtab, Sadegh Khorasani, Sana Ayramlou, Saeed Saadatnejad, Alexandre Alahi
• Abstract要約: シーン内の車両の動きを予想することは、安全な自動運転システムにとって重要な問題である。 この目的のために、シーンのインフラの理解は、しばしば将来の軌跡を予測する主要な手がかりである。 提案手法のほとんどが逆逆変換方式のシーンを表現しており、近年のアプローチではカスタムベクトル化方式が採用されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.68864911674308
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anticipating motions of vehicles in a scene is an essential problem for safe autonomous driving systems. To this end, the comprehension of the scene's infrastructure is often the main clue for predicting future trajectories. Most of the proposed approaches represent the scene with a rasterized format and some of the more recent approaches leverage custom vectorized formats. In contrast, we propose representing the scene's information by employing Scalable Vector Graphics (SVG). SVG is a well-established format that matches the problem of trajectory prediction better than rasterized formats while being more general than arbitrary vectorized formats. SVG has the potential to provide the convenience and generality of raster-based solutions if coupled with a powerful tool such as CNNs, for which we introduce SVG-Net. SVG-Net is a Transformer-based Neural Network that can effectively capture the scene's information from SVG inputs. Thanks to the self-attention mechanism in its Transformers, SVG-Net can also adequately apprehend relations amongst the scene and the agents. We demonstrate SVG-Net's effectiveness by evaluating its performance on the publicly available Argoverse forecasting dataset. Finally, we illustrate how, by using SVG, one can benefit from datasets and advancements in other research fronts that also utilize the same input format. Our code is available at https://vita-epfl.github.io/SVGNet/.
• Abstract（参考訳）: シーン内の車両の動きを予想することは、安全な自動運転システムにとって重要な問題である。 この目的のために、シーンのインフラの理解は、しばしば将来の軌跡を予測する主要な手がかりである。 提案されたアプローチのほとんどはラスタ化フォーマットでシーンを表しており、最近のアプローチのいくつかはカスタムのベクトル化フォーマットを利用している。 対照的に,スケーラブル・ベクター・グラフィックス(svg)を用いたシーン情報表現を提案する。 svgは、ラスタ化フォーマットよりも軌道予測の問題に合致するが、任意のベクトル化フォーマットよりも一般的である。 SVGは、CNNのような強力なツールと組み合わせることで、ラスタベースのソリューションの利便性と汎用性を提供する可能性がある。 SVG-Netはトランスフォーマーベースのニューラルネットワークで、SVG入力からシーン情報を効果的にキャプチャすることができる。 トランスフォーマーの自己保持機構により、SVG-Netはシーンとエージェント間の関係を適切に把握することができる。 公開されているArgoverse予測データセット上で,SVG-Netの有効性を評価する。 最後に、SVGを使用することで、同じ入力フォーマットを使用する他の研究分野におけるデータセットや進歩の恩恵を受けることができるかを説明する。 私たちのコードはhttps://vita-epfl.github.io/svgnet/で利用可能です。

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