論文の概要: JointMotion: Joint Self-supervision for Joint Motion Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05489v1
• Date: Fri, 8 Mar 2024 17:54:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-11 12:56:12.448734
• Title: JointMotion: Joint Self-supervision for Joint Motion Prediction
• Title（参考訳）: Joint Motion: 関節運動予測のためのジョイント・セルフ・スーパービジョン
• Authors: Royden Wagner, \"Omer \c{S}ahin Ta\c{s}, Marvin Klemp, Carlos Fernandez
• Abstract要約: 自律運転における関節運動予測のための自己教師型学習手法であるJointMotionを提案する。 提案手法は,動作と環境を接続するシーンレベルの目的と,学習した表現を洗練するためのインスタンスレベルの目的を含む。 以上の結果から,これらの目的は協調動作予測のための事前学習として,近年のコントラスト・オートエンコーディング手法の相補的かつ優れたものであることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.209594045884064
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present JointMotion, a self-supervised learning method for joint motion prediction in autonomous driving. Our method includes a scene-level objective connecting motion and environments, and an instance-level objective to refine learned representations. Our evaluations show that these objectives are complementary and outperform recent contrastive and autoencoding methods as pre-training for joint motion prediction. Furthermore, JointMotion adapts to all common types of environment representations used for motion prediction (i.e., agent-centric, scene-centric, and pairwise relative), and enables effective transfer learning between the Waymo Open Motion and the Argoverse 2 Forecasting datasets. Notably, our method improves the joint final displacement error of Wayformer, Scene Transformer, and HPTR by 3%, 7%, and 11%, respectively.
• Abstract（参考訳）: 自動運転における関節運動予測のための自己教師型学習手法であるJointMotionを提案する。 本手法は,動作と環境を接続するシーンレベルの目標と,学習表現を洗練するためのインスタンスレベルの目標を含む。 提案手法は, 関節運動予測のための事前学習法として, 最近のコントラスト・オートエンコーディング法を補完し, 補完的に評価した。 さらに、ジョイントモーションは、動き予測に用いられる一般的な環境表現(エージェント中心、シーン中心、ペア回り相対など)に適応し、waymoオープンモーションとargoverse 2予測データセットとの効果的な転送学習を可能にする。 特に,Wayformer,Scene Transformer,HPTRの最終的な変位誤差を3%,7%,HPTRは11%改善した。

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