論文の概要: MTR-A: 1st Place Solution for 2022 Waymo Open Dataset Challenge -- Motion Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10033v1
• Date: Tue, 20 Sep 2022 23:03:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-22 16:17:45.786557
• Title: MTR-A: 1st Place Solution for 2022 Waymo Open Dataset Challenge -- Motion Prediction
• Title（参考訳）: mtr-a: 2022 waymo open dataset challengeの1位ソリューション - モーション予測
• Authors: Shaoshuai Shi, Li Jiang, Dengxin Dai, Bernt Schiele
• Abstract要約: 本稿では,複数モーダル動作予測のための新しいモーショントランスフォーマーフレームワークを提案する。 非最大圧縮による単純なモデルアンサンブル戦略を採用し、最終的な性能をさらに向上させる。 当社のアプローチは,2022年のオープンデータセットチャレンジにおける行動予測のリーダーボード上での1位を達成し,他の手法よりも優れたマージンを達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 103.75625476231401
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this report, we present the 1st place solution for motion prediction track in 2022 Waymo Open Dataset Challenges. We propose a novel Motion Transformer framework for multimodal motion prediction, which introduces a small set of novel motion query pairs for generating better multimodal future trajectories by jointly performing the intention localization and iterative motion refinement. A simple model ensemble strategy with non-maximum-suppression is adopted to further boost the final performance. Our approach achieves the 1st place on the motion prediction leaderboard of 2022 Waymo Open Dataset Challenges, outperforming other methods with remarkable margins. Code will be available at https://github.com/sshaoshuai/MTR.
• Abstract（参考訳）: 本報告では,2022年のwaymo open dataset challengeにおいて,モーション予測トラックのための第1位解を提案する。 そこで本研究では,意図的局所化と反復的運動改善を共同で行うことで,より優れたマルチモーダル未来の軌道を生成するための,一連の新しい動作クエリペアを提案する。 非最大圧縮による単純なモデルアンサンブル戦略を採用し、最終的な性能をさらに向上させる。 当社のアプローチは,2022年のwaymo open dataset challengeのモーション予測リーダボードで,目立ったマージンを持つ他の手法を上回って,第1位を達成した。 コードはhttps://github.com/sshaoshuai/MTRで入手できる。

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