論文の概要: Self-Supervised Bird's Eye View Motion Prediction with Cross-Modality Signals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11499v1
• Date: Sun, 21 Jan 2024 14:09:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-23 16:08:03.040364
• Title: Self-Supervised Bird's Eye View Motion Prediction with Cross-Modality Signals
• Title（参考訳）: クロスモーダル信号を用いた自己監督鳥眼球運動予測
• Authors: Shaoheng Fang, Zuhong Liu, Mingyu Wang, Chenxin Xu, Yiqi Zhong, Siheng Chen
• Abstract要約: 密集した鳥の視線(BEV)の動きを自己監督的に学習することは、ロボット工学と自律運転の新たな研究である。 現在の自己監督法は主に点雲間の点対応に依存する。 マルチモダリティデータを活用することで,これらの問題に効果的に対処する,新たなクロスモダリティ自己教師型トレーニングフレームワークを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.20643428486824
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning the dense bird's eye view (BEV) motion flow in a self-supervised manner is an emerging research for robotics and autonomous driving. Current self-supervised methods mainly rely on point correspondences between point clouds, which may introduce the problems of fake flow and inconsistency, hindering the model's ability to learn accurate and realistic motion. In this paper, we introduce a novel cross-modality self-supervised training framework that effectively addresses these issues by leveraging multi-modality data to obtain supervision signals. We design three innovative supervision signals to preserve the inherent properties of scene motion, including the masked Chamfer distance loss, the piecewise rigidity loss, and the temporal consistency loss. Through extensive experiments, we demonstrate that our proposed self-supervised framework outperforms all previous self-supervision methods for the motion prediction task.
• Abstract（参考訳）: 密集した鳥の目視(bev)の動きの流れを自己監督で学ぶことは、ロボット工学と自動運転の新たな研究だ。 現在の自己監督法は主に点雲間の点対応に依存しており、これは偽の流れと矛盾の問題を導入し、モデルが正確で現実的な動きを学習する能力を妨げている。 本稿では,マルチモダリティデータを利用して監督信号を得ることにより,これらの課題に効果的に対応する新しいクロスモダリティ自己教師付き学習フレームワークを提案する。 マスク付きチャンファー距離損失,ピースワイド剛性損失,時間的一貫性損失など,シーン動作の固有性を維持するために3つの革新的な監視信号を設計する。 より広範な実験により,提案する自己監督フレームワークは,動作予測タスクにおける従来の自己監督手法よりも優れていたことを示す。

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