論文の概要: Scaling Self-Supervised End-to-End Driving with Multi-View Attention Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03198v1
• Date: Tue, 7 Feb 2023 02:14:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-08 17:45:06.157436
• Title: Scaling Self-Supervised End-to-End Driving with Multi-View Attention Learning
• Title（参考訳）: マルチビュー注意学習によるエンドツーエンド運転のスケーリング
• Authors: Yi Xiao, Felipe Codevilla, Diego Porres Bustamante, Antonio M. Lopez
• Abstract要約: 本稿では,自己監督型模倣学習によって訓練された新たなエンド・ツー・エンド・モデルを提案する。 自己教師付きトレーニングデータだけで、私たちのモデルは、CARLAのNocrashメトリクスでほぼ専門的なパフォーマンスが得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.14967754486195
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: On end-to-end driving, a large amount of expert driving demonstrations is used to train an agent that mimics the expert by predicting its control actions. This process is self-supervised on vehicle signals (e.g., steering angle, acceleration) and does not require extra costly supervision (human labeling). Yet, the improvement of existing self-supervised end-to-end driving models has mostly given room to modular end-to-end models where labeling data intensive format such as semantic segmentation are required during training time. However, we argue that the latest self-supervised end-to-end models were developed in sub-optimal conditions with low-resolution images and no attention mechanisms. Further, those models are confined with limited field of view and far from the human visual cognition which can quickly attend far-apart scene features, a trait that provides an useful inductive bias. In this context, we present a new end-to-end model, trained by self-supervised imitation learning, leveraging a large field of view and a self-attention mechanism. These settings are more contributing to the agent's understanding of the driving scene, which brings a better imitation of human drivers. With only self-supervised training data, our model yields almost expert performance in CARLA's Nocrash metrics and could be rival to the SOTA models requiring large amounts of human labeled data. To facilitate further research, our code will be released.
• Abstract（参考訳）: エンドツーエンドの運転では、制御動作を予測することによって専門家を模倣するエージェントを訓練するために、多数の専門家による運転デモが使用される。 このプロセスは車両信号(例えばステアリング角、加速度)で自己監督され、追加のコスト監督(人間のラベル付け)を必要としない。 しかし、既存の自己監督型エンドツーエンド駆動モデルの改善は、トレーニング期間中にセマンティックセグメンテーションのようなデータ集約的なフォーマットをラベル付けするモジュール型のエンドツーエンドモデルにほとんど余地を与えている。 しかし,低解像度画像と注意機構のない準最適条件下で,最新の自己監督型エンドツーエンドモデルを開発した。 さらに、これらのモデルは限られた視野で制限されており、人間の視覚認知から遠く離れており、その特徴は有用な帰納的バイアスをもたらす。 そこで本研究では,自己教師付き模倣学習によって訓練された新しいエンド・ツー・エンドモデルを提案する。 これらの設定は、運転シーンに対するエージェントの理解にさらに寄与し、人間のドライバーをより良く模倣する。 自己教師付きトレーニングデータのみを用いれば,carlaのnocrashメトリクスのエキスパートパフォーマンスがほぼ向上し,大量のラベル付きデータを必要とするsomaモデルに匹敵する可能性がある。 さらなる研究を容易にするため、私たちのコードはリリースされます。

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