論文の概要: GenAD: Generalized Predictive Model for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09630v2
• Date: Thu, 8 Aug 2024 11:38:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-09 20:26:30.933989
• Title: GenAD: Generalized Predictive Model for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: GenAD: 自律運転のための一般化予測モデル
• Authors: Jiazhi Yang, Shenyuan Gao, Yihang Qiu, Li Chen, Tianyu Li, Bo Dai, Kashyap Chitta, Penghao Wu, Jia Zeng, Ping Luo, Jun Zhang, Andreas Geiger, Yu Qiao, Hongyang Li,
• Abstract要約: 本稿では,自動運転分野における最初の大規模ビデオ予測モデルを紹介する。 我々のモデルはGenADと呼ばれ、新しい時間的推論ブロックでシーンを駆動する際の挑戦的なダイナミクスを扱う。 アクション条件付き予測モデルやモーションプランナーに適応することができ、現実世界の運転アプリケーションに大きな可能性を秘めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.39517472462089
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we introduce the first large-scale video prediction model in the autonomous driving discipline. To eliminate the restriction of high-cost data collection and empower the generalization ability of our model, we acquire massive data from the web and pair it with diverse and high-quality text descriptions. The resultant dataset accumulates over 2000 hours of driving videos, spanning areas all over the world with diverse weather conditions and traffic scenarios. Inheriting the merits from recent latent diffusion models, our model, dubbed GenAD, handles the challenging dynamics in driving scenes with novel temporal reasoning blocks. We showcase that it can generalize to various unseen driving datasets in a zero-shot manner, surpassing general or driving-specific video prediction counterparts. Furthermore, GenAD can be adapted into an action-conditioned prediction model or a motion planner, holding great potential for real-world driving applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自動運転分野における最初の大規模ビデオ予測モデルを紹介する。 高速データ収集の制限をなくし,モデルの一般化能力を高めるため,Webから大量のデータを取得し,多種多様な高品質なテキスト記述と組み合わせる。 その結果得られたデータセットは2000時間以上の運転ビデオを蓄積し、さまざまな気象条件と交通シナリオで世界中に分散している。 近年の潜伏拡散モデルの利点を継承して、我々のモデルはGenADと呼ばれ、新しい時間的推論ブロックでシーンを駆動する際の挑戦的なダイナミクスを扱う。 ゼロショット方式で様々な未確認運転データセットに一般化でき、一般または運転特化映像予測データセットを超越することを示す。 さらに、GenADはアクション条件付き予測モデルやモーションプランナーに適応することができ、現実世界の運転アプリケーションに大きな可能性を秘めている。

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