論文の概要: Towards Motion Forecasting with Real-World Perception Inputs: Are End-to-End Approaches Competitive?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09281v2
• Date: Mon, 18 Sep 2023 09:04:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-19 23:16:50.802575
• Title: Towards Motion Forecasting with Real-World Perception Inputs: Are End-to-End Approaches Competitive?
• Title（参考訳）: 実世界の知覚入力による動き予測に向けて:エンドツーエンドアプローチは競争的であるか?
• Authors: Yihong Xu, Lo\"ick Chambon, \'Eloi Zablocki, Micka\"el Chen, Alexandre Alahi, Matthieu Cord, Patrick P\'erez
• Abstract要約: 運動予測は、自動運転車が周囲のエージェントの将来の軌道を予測できるようにするために不可欠である。 従来の予測手法は通常、現実世界のパイプラインでトレーニングやテストは行われない。 実世界の知覚入力を用いた予測手法の統一評価パイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 93.10694819127608
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Motion forecasting is crucial in enabling autonomous vehicles to anticipate the future trajectories of surrounding agents. To do so, it requires solving mapping, detection, tracking, and then forecasting problems, in a multi-step pipeline. In this complex system, advances in conventional forecasting methods have been made using curated data, i.e., with the assumption of perfect maps, detection, and tracking. This paradigm, however, ignores any errors from upstream modules. Meanwhile, an emerging end-to-end paradigm, that tightly integrates the perception and forecasting architectures into joint training, promises to solve this issue. So far, however, the evaluation protocols between the two methods were incompatible and their comparison was not possible. In fact, and perhaps surprisingly, conventional forecasting methods are usually not trained nor tested in real-world pipelines (e.g., with upstream detection, tracking, and mapping modules). In this work, we aim to bring forecasting models closer to real-world deployment. First, we propose a unified evaluation pipeline for forecasting methods with real-world perception inputs, allowing us to compare the performance of conventional and end-to-end methods for the first time. Second, our in-depth study uncovers a substantial performance gap when transitioning from curated to perception-based data. In particular, we show that this gap (1) stems not only from differences in precision but also from the nature of imperfect inputs provided by perception modules, and that (2) is not trivially reduced by simply finetuning on perception outputs. Based on extensive experiments, we provide recommendations for critical areas that require improvement and guidance towards more robust motion forecasting in the real world. We will release an evaluation library to benchmark models under standardized and practical conditions.
• Abstract（参考訳）: 動き予測は、自動運転車が周囲のエージェントの将来の軌道を予測できるようにするのに不可欠である。 そのためには、マッピング、検出、追跡、そして問題予測を、マルチステップパイプラインで解決する必要がある。 この複雑なシステムでは, 完全地図, 検出, 追跡を前提に, キュレーションデータを用いて従来の予測手法の進歩がみられた。 しかし、このパラダイムは上流モジュールからのエラーを無視する。 一方、アーキテクチャの認識と予測を緊密に統合したエンドツーエンドパラダイムは、この問題を解決することを約束している。 しかし,2手法間の評価プロトコルは相容れないため,比較は不可能であった。 実際、おそらく意外なことに、従来の予測手法は通常、実世界のパイプライン(上流検出、追跡、マッピングモジュールなど)でトレーニングやテストが行われません。 本研究は,実世界の展開に予測モデルを近づけることを目的としている。 まず,実世界の知覚入力を用いた予測手法の統一評価パイプラインを提案し,従来の手法とエンドツーエンドの手法のパフォーマンスを初めて比較する。 第2に、我々の詳細な研究は、キュレートされたデータから知覚ベースのデータへ移行する際の大きなパフォーマンスギャップを明らかにする。 特に、このギャップ(1)は、精度の差だけでなく、知覚モジュールが提供する不完全な入力の性質にも起因しており、(2)単に知覚出力を微調整するだけで、自明に減少しないことを示す。 広範にわたる実験に基づき,実世界におけるより堅牢な動き予測に向けた改善とガイダンスを必要とする重要な領域を推奨する。 標準および実用条件下でモデルをベンチマークするための評価ライブラリをリリースする。

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