論文の概要: SEPT: Towards Efficient Scene Representation Learning for Motion Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15289v4
• Date: Tue, 19 Dec 2023 14:14:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 23:02:05.427402
• Title: SEPT: Towards Efficient Scene Representation Learning for Motion Prediction
• Title（参考訳）: SEPT:動き予測のための効率的なシーン表現学習を目指して
• Authors: Zhiqian Lan, Yuxuan Jiang, Yao Mu, Chen Chen, Shengbo Eben Li
• Abstract要約: 本稿では,自己教師付き学習を活用し,複雑な交通シーンのための強力なモデルを開発するためのモデリングフレームワークSEPTを提案する。 実験により、SEPTはアーキテクチャ設計や機能エンジニアリングを伴わず、Argoverse 1 と Argoverse 2 のモーション予測ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.111948522155004
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Motion prediction is crucial for autonomous vehicles to operate safely in complex traffic environments. Extracting effective spatiotemporal relationships among traffic elements is key to accurate forecasting. Inspired by the successful practice of pretrained large language models, this paper presents SEPT, a modeling framework that leverages self-supervised learning to develop powerful spatiotemporal understanding for complex traffic scenes. Specifically, our approach involves three masking-reconstruction modeling tasks on scene inputs including agents' trajectories and road network, pretraining the scene encoder to capture kinematics within trajectory, spatial structure of road network, and interactions among roads and agents. The pretrained encoder is then finetuned on the downstream forecasting task. Extensive experiments demonstrate that SEPT, without elaborate architectural design or manual feature engineering, achieves state-of-the-art performance on the Argoverse 1 and Argoverse 2 motion forecasting benchmarks, outperforming previous methods on all main metrics by a large margin.
• Abstract（参考訳）: 運動予測は、自動運転車が複雑な交通環境下で安全に動作するために不可欠である。 交通要素間の効果的な時空間関係の抽出は正確な予測の鍵となる。 本稿では,事前学習された大規模言語モデルの実践に触発されて,自己教師付き学習を活用して複雑な交通シーンの時空間的強力な理解を実現するためのモデリングフレームワークSEPTを提案する。 具体的には,3つのマスキング・リコンストラクション・モデリングタスクを,エージェントのトラジェクタや道路網を含むシーン入力,軌道内の運動量をキャプチャするシーンエンコーダの事前学習,道路網の空間構造,道路とエージェント間のインタラクションなどに適用した。 プリトレーニングされたエンコーダは、下流予測タスクで微調整される。 大規模な実験により、SEPTは複雑なアーキテクチャ設計や手動の特徴工学を伴わず、Argoverse 1 と Argoverse 2 のモーション予測ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成し、すべての主要な指標に対する従来の手法よりも大きなマージンで優れていることが示された。

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