Fugu-MT 論文翻訳(概要): Road Barlow Twins: Redundancy Reduction for Road Environment Descriptors and Motion Prediction

論文の概要: Road Barlow Twins: Redundancy Reduction for Road Environment Descriptors and Motion Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10840v1
Date: Mon, 19 Jun 2023 10:40:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-21 18:06:18.169244
Title: Road Barlow Twins: Redundancy Reduction for Road Environment Descriptors and Motion Prediction
Title（参考訳）: ロードバーローツイン:道路環境記述子の冗長性低減と動き予測
Authors: Royden Wagner, Omer Sahin Tas, Marvin Klemp, Carlos Fernandez Lopez
Abstract要約: 動作予測のための自己教師付き事前学習法と変圧器モデルを導入する。提案手法はBarlow Twinsに基づいており,HDマップからの埋め込みに冗長性低減原理を適用している。実験の結果,提案手法はminADEとminFDEを12%,15%改善できることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.331617401444527
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Anticipating the future motion of traffic agents is vital for self-driving vehicles to ensure their safe operation. We introduce a novel self-supervised pre-training method as well as a transformer model for motion prediction. Our method is based on Barlow Twins and applies the redundancy reduction principle to embeddings generated from HD maps. Additionally, we introduce a novel approach for redundancy reduction, where a potentially large and variable set of road environment tokens is transformed into a fixed-size set of road environment descriptors (RED). Our experiments reveal that the proposed pre-training method can improve minADE and minFDE by 12% and 15% and outperform contrastive learning with PreTraM and SimCLR in a semi-supervised setting. Our REDMotion model achieves results that are competitive with those of recent related methods such as MultiPath++ or Scene Transformer. Code is available at: https://github.com/kit-mrt/road-barlow-twins
Abstract（参考訳）: 自動運転車の安全な運転を確保するためには、交通機関の将来の動きを予測することが不可欠だ。本稿では,動き予測のためのトランスフォーマーモデルとともに,自己教師付き事前学習手法を提案する。提案手法はBarlow Twinsに基づいており,HDマップからの埋め込みに冗長性低減原理を適用している。さらに,道路環境記述子(RED)の固定サイズの集合に,潜在的に大規模かつ可変な道路環境トークンを変換する冗長性低減手法を提案する。実験により,提案手法はミネードとミンフデを12%,15%改善し,半教師付き環境ではpretramとsimclrによるコントラスト学習よりも優れることが明らかになった。我々のREDMotionモデルは、MultiPath++やScene Transformerといった最近の関連するメソッドと競合する結果を得る。コードは、https://github.com/kit-mrt/road-barlow-twinsで入手できる。

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