論文の概要: Trajectory Prediction with Linguistic Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.09741v1
• Date: Tue, 19 Oct 2021 05:22:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-20 13:19:10.765948
• Title: Trajectory Prediction with Linguistic Representations
• Title（参考訳）: 言語表現を用いた軌道予測
• Authors: Yen-Ling Kuo, Xin Huang, Andrei Barbu, Stephen G. McGill, Boris Katz, John J. Leonard, Guy Rosman
• Abstract要約: 本稿では,言語中間表現を用いて軌跡を予測できる新しい軌跡予測モデルを提案する。 モデルは単語ごとの直接監督なしに各単語の意味を学習する。 これは、長い時間間隔で操作と相互作用をキャプチャする軌跡の言語記述を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.71805777845141
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Language allows humans to build mental models that interpret what is happening around them resulting in more accurate long-term predictions. We present a novel trajectory prediction model that uses linguistic intermediate representations to forecast trajectories, and is trained using trajectory samples with partially annotated captions. The model learns the meaning of each of the words without direct per-word supervision. At inference time, it generates a linguistic description of trajectories which captures maneuvers and interactions over an extended time interval. This generated description is used to refine predictions of the trajectories of multiple agents. We train and validate our model on the Argoverse dataset, and demonstrate improved accuracy results in trajectory prediction. In addition, our model is more interpretable: it presents part of its reasoning in plain language as captions, which can aid model development and can aid in building confidence in the model before deploying it.
• Abstract（参考訳）: 言語によって、人間は周囲の出来事を解釈し、より正確な長期的な予測を可能にするメンタルモデルを構築することができる。 本稿では, 言語的中間表現を用いた軌跡予測モデルを提案し, 部分的に注釈付きキャプションを用いた軌跡サンプルを用いて訓練を行う。 モデルは単語ごとの直接監督なしに各単語の意味を学習する。 推定時には、長い時間間隔で操作や相互作用をキャプチャする軌道の言語記述を生成する。 この生成した記述は、複数のエージェントの軌道の予測を洗練するために使われる。 我々は,argoverseデータセット上でモデルをトレーニングし,検証し,軌道予測における精度の向上を示す。 さらに,本モデルはより解釈可能であり,平易な言語での推論の一部をキャプションとして表現し,モデル開発を支援するとともに,デプロイ前にモデルの信頼性構築を支援する。

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