Fugu-MT 論文翻訳(概要): RedMotion: Motion Prediction via Redundancy Reduction

論文の概要: RedMotion: Motion Prediction via Redundancy Reduction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10840v3
Date: Sat, 25 May 2024 19:26:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-29 12:18:33.802115
Title: RedMotion: Motion Prediction via Redundancy Reduction
Title（参考訳）: RedMotion:冗長化による動き予測
Authors: Royden Wagner, Omer Sahin Tas, Marvin Klemp, Carlos Fernandez, Christoph Stiller,
Abstract要約: 自動運転車における動き予測のためのトランスフォーマーモデルであるRedMotionを紹介する。 RedMotionは冗長性低減を通じて環境表現を学習する。提案手法は,動作予測チャレンジにおけるHPTRやMTR++と比較して,競合的な結果が得られる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.956061785336159
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We introduce RedMotion, a transformer model for motion prediction in self-driving vehicles that learns environment representations via redundancy reduction. Our first type of redundancy reduction is induced by an internal transformer decoder and reduces a variable-sized set of local road environment tokens, representing road graphs and agent data, to a fixed-sized global embedding. The second type of redundancy reduction is obtained by self-supervised learning and applies the redundancy reduction principle to embeddings generated from augmented views of road environments. Our experiments reveal that our representation learning approach outperforms PreTraM, Traj-MAE, and GraphDINO in a semi-supervised setting. Moreover, RedMotion achieves competitive results compared to HPTR or MTR++ in the Waymo Motion Prediction Challenge. Our open-source implementation is available at: https://github.com/kit-mrt/future-motion
Abstract（参考訳）: 冗長性低減により環境表現を学習する自動運転車における動き予測のためのトランスフォーマーモデルであるRedMotionを紹介する。我々の最初の冗長性低減は、内部トランスデコーダによって誘導され、道路グラフとエージェントデータを表すローカルな道路環境トークンの可変サイズのセットを固定サイズのグローバル埋め込みに還元する。第2の冗長性低減法は自己教師型学習によって得られ,道路環境の拡張ビューから生成された埋め込みに冗長性低減原理を適用した。実験の結果,PreTraM,Traj-MAE,GraphDINOを半教師付き環境下で比較した。さらに、RedMotionはWaymo Motion Prediction ChallengeのHPTRやMTR++と比較して、競合的な結果が得られる。私たちのオープンソース実装は、https://github.com/kit-mrt/future-motion.comで利用可能です。

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