論文の概要: Self-Supervised Representation Learning from Temporal Ordering of Automated Driving Sequences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09043v1
• Date: Fri, 17 Feb 2023 18:18:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-20 13:48:18.826522
• Title: Self-Supervised Representation Learning from Temporal Ordering of Automated Driving Sequences
• Title（参考訳）: 自動走行系列の時間順序からの自己教師あり表現学習
• Authors: Christopher Lang, Alexander Braun, Lars Schillingmann, Karsten Haug, Abhinav Valada
• Abstract要約: 本研究では、認識タスクのための地域レベルの特徴表現を事前学習するための時間順述前文タスクであるTempOを提案する。 それぞれのフレームを、インスタンスレベルの知覚アーキテクチャにおいて自然な、順序のない特徴ベクトルのセットで埋め込む。 変換器をベースとしたマルチフレームアーキテクチャにおいて,特徴ベクトルの集合間の類似性を比較することで,逐次順序付け予測を定式化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.95619174577966
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-supervised feature learning enables perception systems to benefit from the vast amount of raw data being recorded by vehicle fleets all over the world. However, their potential to learn dense representations from sequential data has been relatively unexplored. In this work, we propose TempO, a temporal ordering pretext task for pre-training region-level feature representations for perception tasks. We embed each frame by an unordered set of proposal feature vectors, a representation that is natural for instance-level perception architectures, and formulate the sequential ordering prediction by comparing similarities between sets of feature vectors in a transformer-based multi-frame architecture. Extensive evaluation in automated driving domains on the BDD100K and MOT17 datasets shows that our TempO approach outperforms existing self-supervised single-frame pre-training methods as well as supervised transfer learning initialization strategies on standard object detection and multi-object tracking benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 自己監督型特徴学習により、知覚システムは世界中の車両が記録する膨大な量の生データから恩恵を受けることができる。 しかし、逐次データから密接な表現を学ぶ可能性は比較的未解明である。 本研究では,認識タスクのための領域レベルの特徴表現を事前学習するための時間順述文タスクであるTempOを提案する。 我々は,各フレームを,インスタンスレベルの知覚アーキテクチャに固有な表現である不順序特徴ベクトルの集合で埋め込んで,特徴ベクトルの集合間の類似性を比較することで,逐次順序予測を定式化する。 bdd100kおよびmot17データセットにおける自動駆動ドメインの広範な評価により、当社のtempoアプローチは、標準オブジェクト検出およびマルチオブジェクトトラッキングベンチマークにおける転送学習初期化戦略だけでなく、既存の自己教師付きシングルフレーム事前学習手法よりも優れています。

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