論文の概要: CVAE-H: Conditionalizing Variational Autoencoders via Hypernetworks and Trajectory Forecasting for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.09874v1
• Date: Mon, 24 Jan 2022 18:50:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-25 15:30:28.401405
• Title: CVAE-H: Conditionalizing Variational Autoencoders via Hypernetworks and Trajectory Forecasting for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: CVAE-H:ハイパーネットによる変分オートエンコーダの条件付けと自律運転のための軌道予測
• Authors: Geunseob Oh, Huei Peng
• Abstract要約: ハイパーネットワークス(CVAE-H)によるオートエンコーダのコンディショニングについて述べる。 CVAE-Hは確率的、マルチモーダル、コンテキスト駆動、一般である。 提案モデルでは,道路エージェントの正確な予測を行うことにより,自律走行予測を効果的に解決できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.812846450184477
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The task of predicting stochastic behaviors of road agents in diverse environments is a challenging problem for autonomous driving. To best understand scene contexts and produce diverse possible future states of the road agents adaptively in different environments, a prediction model should be probabilistic, multi-modal, context-driven, and general. We present Conditionalizing Variational AutoEncoders via Hypernetworks (CVAE-H); a conditional VAE that extensively leverages hypernetwork and performs generative tasks for high-dimensional problems like the prediction task. We first evaluate CVAE-H on simple generative experiments to show that CVAE-H is probabilistic, multi-modal, context-driven, and general. Then, we demonstrate that the proposed model effectively solves a self-driving prediction problem by producing accurate predictions of road agents in various environments.
• Abstract（参考訳）: 多様な環境における道路エージェントの確率的行動を予測するタスクは、自動運転にとって難しい課題である。 現場の状況を最もよく理解し,様々な環境下で適応的に路面エージェントの様々な将来状態を生成するためには,予測モデルは確率的,多モード的,コンテキスト駆動的,一般的でなければならない。 本稿では,ハイパーネットワークを広範に活用し,予測タスクのような高次元問題に対して生成タスクを実行する条件付きVAEであるHypernetworks (CVAE-H) による条件付き自動エンコーダを提案する。 まず,CVAE-Hを簡易な生成実験で評価し,CVAE-Hが確率的,多モード的,コンテキスト駆動,一般性を示す。 そこで,提案モデルでは,道路エージェントの正確な予測を生成することにより,自律走行予測を効果的に解決することを示した。

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