論文の概要: Bootstrap Motion Forecasting With Self-Consistent Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05859v4
• Date: Sun, 26 Nov 2023 10:44:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 17:51:56.470301
• Title: Bootstrap Motion Forecasting With Self-Consistent Constraints
• Title（参考訳）: 自己整合性制約によるブートストラップ動作予測
• Authors: Maosheng Ye, Jiamiao Xu, Xunnong Xu, Tengfei Wang, Tongyi Cao, Qifeng Chen
• Abstract要約: 自己整合性制約を用いた動き予測をブートストラップする新しい枠組みを提案する。 運動予測タスクは、過去の空間的・時間的情報を組み込むことで、車両の将来の軌跡を予測することを目的としている。 提案手法は,既存手法の予測性能を常に向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.88100002373369
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel framework to bootstrap Motion forecasting with Self-consistent Constraints (MISC). The motion forecasting task aims at predicting future trajectories of vehicles by incorporating spatial and temporal information from the past. A key design of MISC is the proposed Dual Consistency Constraints that regularize the predicted trajectories under spatial and temporal perturbation during training. Also, to model the multi-modality in motion forecasting, we design a novel self-ensembling scheme to obtain accurate teacher targets to enforce the self-constraints with multi-modality supervision. With explicit constraints from multiple teacher targets, we observe a clear improvement in the prediction performance. Extensive experiments on the Argoverse motion forecasting benchmark and Waymo Open Motion dataset show that MISC significantly outperforms the state-of-the-art methods. As the proposed strategies are general and can be easily incorporated into other motion forecasting approaches, we also demonstrate that our proposed scheme consistently improves the prediction performance of several existing methods.
• Abstract（参考訳）: 自己整合性制約(MISC)を用いた動き予測をブートストラップする新しいフレームワークを提案する。 運動予測タスクは、過去の空間的・時間的情報を組み込むことで、車両の将来の軌跡を予測することを目的としている。 miscの鍵となる設計は、トレーニング中の空間的および時間的摂動の下で予測された軌道を規則化する双対一貫性制約である。 また,運動予測におけるマルチモダリティをモデル化するために,教師のターゲットを正確に把握し,マルチモダリティを監督する新しいセルフセンシングスキームを設計する。 複数の教師の目標からの明示的な制約を伴って,予測性能の明確な改善を観察する。 argoverse motion forecasting benchmarkとwaymo open motion datasetに関する広範な実験は、miscが最先端の手法を大きく上回っていることを示している。 提案手法は一般的な手法であり,他の動き予測手法に容易に組み込むことができるため,提案手法は既存手法の予測性能を一貫して改善することを示す。

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