論文の概要: SmartRefine: An Scenario-Adaptive Refinement Framework for Efficient Motion Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11492v1
• Date: Mon, 18 Mar 2024 05:53:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 16:26:41.729841
• Title: SmartRefine: An Scenario-Adaptive Refinement Framework for Efficient Motion Prediction
• Title（参考訳）: SmartRefine: 効率的な動き予測のためのシナリオ適応型リファインメントフレームワーク
• Authors: Yang Zhou, Hao Shao, Letian Wang, Steven L. Waslander, Hongsheng Li, Yu Liu,
• Abstract要約: 我々は,最小限の計算量で予測を洗練するために,SmartRefineというシナリオ適応型改良戦略を導入する。 SmartRefineは汎用的で柔軟なアプローチとして設計されており、ほとんどの最先端のモーション予測モデルにシームレスに統合することができる。 QCNetにSmartRefineを追加することで、提出時にArgoverse 2のリーダーボード(シングルエージェントトラック)で、すべてのアンサンブルフリーの作品をパフォーマンスします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.461695201579914
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Predicting the future motion of surrounding agents is essential for autonomous vehicles (AVs) to operate safely in dynamic, human-robot-mixed environments. Context information, such as road maps and surrounding agents' states, provides crucial geometric and semantic information for motion behavior prediction. To this end, recent works explore two-stage prediction frameworks where coarse trajectories are first proposed, and then used to select critical context information for trajectory refinement. However, they either incur a large amount of computation or bring limited improvement, if not both. In this paper, we introduce a novel scenario-adaptive refinement strategy, named SmartRefine, to refine prediction with minimal additional computation. Specifically, SmartRefine can comprehensively adapt refinement configurations based on each scenario's properties, and smartly chooses the number of refinement iterations by introducing a quality score to measure the prediction quality and remaining refinement potential of each scenario. SmartRefine is designed as a generic and flexible approach that can be seamlessly integrated into most state-of-the-art motion prediction models. Experiments on Argoverse (1 & 2) show that our method consistently improves the prediction accuracy of multiple state-of-the-art prediction models. Specifically, by adding SmartRefine to QCNet, we outperform all published ensemble-free works on the Argoverse 2 leaderboard (single agent track) at submission. Comprehensive studies are also conducted to ablate design choices and explore the mechanism behind multi-iteration refinement. Codes are available at https://github.com/opendilab/SmartRefine/
• Abstract（参考訳）: 周囲のエージェントの将来の動きを予測することは、自律走行車(AV)がダイナミックで人間とロボットの混在した環境で安全に動作するために不可欠である。 道路地図や周辺エージェントの状態などの文脈情報は、行動予測に重要な幾何学的・意味的な情報を提供する。 この目的のために、近年の研究では、粗い軌跡が最初に提案される2段階の予測フレームワークを探索し、その後、軌跡改善のための重要な文脈情報を選択するために使用される。 しかし、それらは大量の計算を発生させるか、両方でなくても限定的な改善をもたらす。 本稿では,最小限の計算量で予測を洗練させるために,SmartRefineというシナリオ適応型改良戦略を提案する。 具体的には、SmartRefineは、各シナリオの特性に基づいて拡張構成を包括的に適用し、各シナリオの予測品質と残りの改善可能性を測定する品質スコアを導入して、改善イテレーションの数をスマートに選択することができる。 SmartRefineは汎用的で柔軟なアプローチとして設計されており、ほとんどの最先端のモーション予測モデルにシームレスに統合することができる。 Argoverse (1 & 2)の実験から,本手法は複数の最先端予測モデルの予測精度を常に向上することが示された。 具体的には、QCNetにSmartRefineを追加することで、提出時にArgoverse 2のリーダーボード(シングルエージェントトラック)で発表されたすべてのアンサンブルフリーの作品をパフォーマンスします。 また, 設計選択を緩和し, マルチイテレーション改善のメカニズムを探るため, 総合的研究も行われている。 コードはhttps://github.com/opendilab/SmartRefine/で公開されている。

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