論文の概要: SSL-Lanes: Self-Supervised Learning for Motion Forecasting in Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.14116v1
• Date: Tue, 28 Jun 2022 16:23:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-29 14:26:56.494417
• Title: SSL-Lanes: Self-Supervised Learning for Motion Forecasting in Autonomous Driving
• Title（参考訳）: SSL-Lanes: 自動運転における動き予測のための自己監督型学習
• Authors: Prarthana Bhattacharyya, Chengjie Huang and Krzysztof Czarnecki
• Abstract要約: 自己教師付き学習(SSL)は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とグラフニューラルネットワーク(GNN)を訓練する新興技術である。 本研究では,移動予測に自己超越を取り入れた最初の体系的な探索を報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.702784248870522
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Self-supervised learning (SSL) is an emerging technique that has been successfully employed to train convolutional neural networks (CNNs) and graph neural networks (GNNs) for more transferable, generalizable, and robust representation learning. However its potential in motion forecasting for autonomous driving has rarely been explored. In this study, we report the first systematic exploration and assessment of incorporating self-supervision into motion forecasting. We first propose to investigate four novel self-supervised learning tasks for motion forecasting with theoretical rationale and quantitative and qualitative comparisons on the challenging large-scale Argoverse dataset. Secondly, we point out that our auxiliary SSL-based learning setup not only outperforms forecasting methods which use transformers, complicated fusion mechanisms and sophisticated online dense goal candidate optimization algorithms in terms of performance accuracy, but also has low inference time and architectural complexity. Lastly, we conduct several experiments to understand why SSL improves motion forecasting. Code is open-sourced at \url{https://github.com/AutoVision-cloud/SSL-Lanes}.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き学習(SSL)は、より転送可能で一般化可能で堅牢な表現学習のために、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とグラフニューラルネットワーク(GNN)のトレーニングに成功している新興技術である。 しかし、自律運転の運動予測の可能性はほとんど研究されていない。 本研究では,運動予測に自己スーパービジョンを組み込んだ最初の体系的探索と評価について報告する。 まず,大規模Argoverseデータセットの理論的根拠と定量的,質的な比較による動き予測のための4つの新しい自己教師型学習タスクを提案する。 第2に,sslベースの補助学習セットアップは,トランスフォーマ,複雑な融合機構,洗練されたオンライン高密度目標候補最適化アルゴリズムを用いた予測手法に勝るだけでなく,推論時間やアーキテクチャの複雑さも低いことを指摘した。 最後に,sslが動作予測を改善する理由を理解するため,いくつかの実験を行った。 コードは \url{https://github.com/AutoVision-cloud/SSL-Lanes} でオープンソース化されている。

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