論文の概要: Exploiting map information for self-supervised learning in motion forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.04672v1
• Date: Mon, 10 Oct 2022 13:23:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-11 18:04:03.811878
• Title: Exploiting map information for self-supervised learning in motion forecasting
• Title（参考訳）: 運動予測における自己教師付き学習における地図情報の利用
• Authors: Caio Azevedo, Thomas Gilles, Stefano Sabatini, Dzmitry Tsishkou
• Abstract要約: マルチタスクと事前学習という2つのフレームワークを通じて,この補助タスクを適用します。 どちらのフレームワークでも、$mathrmminFDE_6$(最大20.3%)や$mathrmMissRate_6$(最大33.3%)といったメトリクスにおけるベースラインの大幅な改善を観察します。 また、新しい事前トレーニングされたモデルの結果をInteractionチャレンジに送信し、$mathrmminFDE_6$と$mathrmminADE_6$に関して$textit1st$placeを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5898893619901381
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Inspired by recent developments regarding the application of self-supervised learning (SSL), we devise an auxiliary task for trajectory prediction that takes advantage of map-only information such as graph connectivity with the intent of improving map comprehension and generalization. We apply this auxiliary task through two frameworks - multitasking and pretraining. In either framework we observe significant improvement of our baseline in metrics such as $\mathrm{minFDE}_6$ (as much as 20.3%) and $\mathrm{MissRate}_6$ (as much as 33.3%), as well as a richer comprehension of map features demonstrated by different training configurations. The results obtained were consistent in all three data sets used for experiments: Argoverse, Interaction and NuScenes. We also submit our new pretrained model's results to the Interaction challenge and achieve $\textit{1st}$ place with respect to $\mathrm{minFDE}_6$ and $\mathrm{minADE}_6$.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き学習(SSL)の適用に関する最近の進展に触発されて,地図理解と一般化の改善を目的としたグラフ接続などの地図のみの情報を活用するトラジェクトリ予測補助タスクを考案した。 この補助タスクは、マルチタスクとプリトレーニングという2つのフレームワークを通じて適用します。 どちらのフレームワークでも、$\mathrm{minfde}_6$(最大20.3%)や$\mathrm{missrate}_6$(最大33.3%)といったメトリクスにおけるベースラインの大幅な改善と、異なるトレーニング構成で示されるマップ機能のより豊かな理解が観察されています。 得られた結果は、Argoverse、Interaction、NuScenesという3つのデータセットで一致していた。 また、新しい事前トレーニングされたモデルの結果をInteraction Challengeに送信し、$\mathrm{minFDE}_6$と$\mathrm{minADE}_6$に対して$\textit{1st}$placeを達成する。

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