論文の概要: Enhancing Mapless Trajectory Prediction through Knowledge Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14177v1
• Date: Sun, 25 Jun 2023 09:05:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-27 16:23:27.289223
• Title: Enhancing Mapless Trajectory Prediction through Knowledge Distillation
• Title（参考訳）: 知識蒸留によるマップレス軌道予測の強化
• Authors: Yuning Wang, Pu Zhang, Lei Bai, Jianru Xue
• Abstract要約: ハイデフィニションマップ(HDマップ)は、アノテーションの高コストや、広く使われることを制限する法律の制限に悩まされる可能性がある。 本稿では,マルチモーダルな予測軌道の整合性と実際の道路トポロジの整合性を改善する問題に取り組む。 我々の解は、一般的な軌道予測ネットワークに対して一般化可能であり、余分な計算負担を伴わない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.626383744807068
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Scene information plays a crucial role in trajectory forecasting systems for autonomous driving by providing semantic clues and constraints on potential future paths of traffic agents. Prevalent trajectory prediction techniques often take high-definition maps (HD maps) as part of the inputs to provide scene knowledge. Although HD maps offer accurate road information, they may suffer from the high cost of annotation or restrictions of law that limits their widespread use. Therefore, those methods are still expected to generate reliable prediction results in mapless scenarios. In this paper, we tackle the problem of improving the consistency of multi-modal prediction trajectories and the real road topology when map information is unavailable during the test phase. Specifically, we achieve this by training a map-based prediction teacher network on the annotated samples and transferring the knowledge to a student mapless prediction network using a two-fold knowledge distillation framework. Our solution is generalizable for common trajectory prediction networks and does not bring extra computation burden. Experimental results show that our method stably improves prediction performance in mapless mode on many widely used state-of-the-art trajectory prediction baselines, compensating for the gaps caused by the absence of HD maps. Qualitative visualization results demonstrate that our approach helps infer unseen map information.
• Abstract（参考訳）: シーン情報は、交通エージェントの将来的な経路に関する意味的手がかりと制約を提供することで、自動運転の軌道予測システムにおいて重要な役割を果たす。 一般的な軌道予測技術は、入力の一部として高精細地図(HDマップ)を用いてシーン知識を提供する。 HDマップは正確な道路情報を提供するが、それらが広く使われることを制限する注釈や法律の制限のコストが高い。 したがって、これらの手法は、マップレスシナリオで信頼できる予測結果を生成することが期待されている。 本稿では,テスト期間中に地図情報が利用できない場合に,マルチモーダルな予測軌道の整合性と実道路トポロジの整合性を改善する問題に取り組む。 具体的には,アノテーション付きサンプル上でmap-based prediction teacher networkを訓練し,その知識を2倍の知識蒸留フレームワークを用いて学生のmapless prediction networkに転送する。 私たちのソリューションは、共通の軌道予測ネットワークで一般化可能であり、余分な計算負荷をもたらさない。 実験の結果,hdマップの欠如によるギャップを補うため,多種多様な最先端軌道予測ベースラインにおいてmaplessモードの予測性能を安定的に向上できることがわかった。 定性的可視化の結果,我々の手法は未発見の地図情報を推測するのに役立つことがわかった。

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