論文の概要: Reliable Multimodal Trajectory Prediction via Error Aligned Uncertainty Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04812v1
• Date: Fri, 9 Dec 2022 12:33:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-12 14:37:46.383905
• Title: Reliable Multimodal Trajectory Prediction via Error Aligned Uncertainty Optimization
• Title（参考訳）: 誤差整合不確実性最適化による信頼性の高いマルチモーダル軌道予測
• Authors: Neslihan Kose, Ranganath Krishnan, Akash Dhamasia, Omesh Tickoo, Michael Paulitsch
• Abstract要約: よく校正されたモデルでは、不確実性推定はモデル誤差と完全に相関する。 本稿では,モデル誤差に整合した品質不確実性推定を導出するための,新しい誤差整合不確実性最適化手法を提案する。 本研究では, 平均変位誤差を1.69%, 4.69%, モデル誤差との不確実性相関を17.22%, 19.13%, ピアソン相関係数で定量化することにより, 平均変位誤差を1.69%, 4.69%改善することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.456242421204298
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reliable uncertainty quantification in deep neural networks is very crucial in safety-critical applications such as automated driving for trustworthy and informed decision-making. Assessing the quality of uncertainty estimates is challenging as ground truth for uncertainty estimates is not available. Ideally, in a well-calibrated model, uncertainty estimates should perfectly correlate with model error. We propose a novel error aligned uncertainty optimization method and introduce a trainable loss function to guide the models to yield good quality uncertainty estimates aligning with the model error. Our approach targets continuous structured prediction and regression tasks, and is evaluated on multiple datasets including a large-scale vehicle motion prediction task involving real-world distributional shifts. We demonstrate that our method improves average displacement error by 1.69% and 4.69%, and the uncertainty correlation with model error by 17.22% and 19.13% as quantified by Pearson correlation coefficient on two state-of-the-art baselines.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークにおける信頼性の高い不確実性定量化は、信頼できる意思決定のための自動運転のような安全クリティカルなアプリケーションにおいて非常に重要である。 不確実性推定の質を評価することは困難であり、不確実性推定の根拠は得られない。 理想的には、よく校正されたモデルでは、不確実性推定はモデルエラーと完全に相関するべきである。 本稿では,モデル誤差に整合した品質不確実性推定を導出するための,新しい誤差整合不確実性最適化手法を提案する。 提案手法は連続的構造予測および回帰タスクを対象とし,実世界の分布変化を含む大規模車両運動予測タスクを含む複数のデータセットで評価する。 本研究では, 平均変位誤差を1.69%, 4.69%, モデル誤差との不確実性相関を17.22%, 19.13%改善し, ピアソン相関係数の定量化を行った。

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