論文の概要: Unsupervised Adaptation from Repeated Traversals for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15286v1
• Date: Mon, 27 Mar 2023 15:07:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-28 14:46:52.607052
• Title: Unsupervised Adaptation from Repeated Traversals for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: 自動運転のための繰り返しトラバーサルからの教師なし適応
• Authors: Yurong You, Cheng Perng Phoo, Katie Z Luo, Travis Zhang, Wei-Lun Chao, Bharath Hariharan, Mark Campbell, Kilian Q. Weinberger
• Abstract要約: 自動運転車はエンドユーザー環境に一般化し、確実に動作させなければならない。 潜在的な解決策の1つは、エンドユーザの環境から収集されたラベルのないデータを活用することである。 適応過程を監督する信頼性のある信号はターゲット領域に存在しない。 この単純な仮定は、ターゲット領域上の3次元物体検出器の反復的自己学習を可能にする強力な信号を得るのに十分であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.59577283226982
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: For a self-driving car to operate reliably, its perceptual system must generalize to the end-user's environment -- ideally without additional annotation efforts. One potential solution is to leverage unlabeled data (e.g., unlabeled LiDAR point clouds) collected from the end-users' environments (i.e. target domain) to adapt the system to the difference between training and testing environments. While extensive research has been done on such an unsupervised domain adaptation problem, one fundamental problem lingers: there is no reliable signal in the target domain to supervise the adaptation process. To overcome this issue we observe that it is easy to collect unsupervised data from multiple traversals of repeated routes. While different from conventional unsupervised domain adaptation, this assumption is extremely realistic since many drivers share the same roads. We show that this simple additional assumption is sufficient to obtain a potent signal that allows us to perform iterative self-training of 3D object detectors on the target domain. Concretely, we generate pseudo-labels with the out-of-domain detector but reduce false positives by removing detections of supposedly mobile objects that are persistent across traversals. Further, we reduce false negatives by encouraging predictions in regions that are not persistent. We experiment with our approach on two large-scale driving datasets and show remarkable improvement in 3D object detection of cars, pedestrians, and cyclists, bringing us a step closer to generalizable autonomous driving.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車が確実に動作するためには、その知覚システムはエンドユーザーの環境に一般化する必要があります。 ひとつの潜在的な解決策は、エンドユーザの環境(すなわちターゲットドメイン)から収集されたラベルなしのデータ(例えばラベルなしlidarポイントクラウド)を活用して、トレーニングとテスト環境の違いにシステムを適用することだ。 このような教師なしのドメイン適応問題に関する広範な研究が行われているが、基本的な問題として、対象領域に適応プロセスを監督する信頼できる信号が存在しないことが挙げられる。 この問題を克服するために、繰り返し経路の複数経路から教師なしデータを収集することは容易である。 従来の教師なしのドメイン適応とは異なるが、多くのドライバが同じ道路を共有しているため、この仮定は極めて現実的である。 この単純な追加的な仮定は、ターゲット領域で3d物体検出器を反復的に自己学習できる強力な信号を得るのに十分であることを示す。 具体的には, 領域外検出器を用いた擬似ラベルを生成するが, 移動物体の移動体検出を除去し, 偽陽性を低減させる。 さらに,持続的でない地域での予測を奨励することで,偽陰性を減らす。 2つの大規模運転データセットで実験を行い,車,歩行者,自転車の3次元物体検出において顕著な改善を示し,汎用自動運転への一歩を踏み出した。

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