論文の概要: Hierarchical Light Transformer Ensembles for Multimodal Trajectory Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17678v1
• Date: Tue, 26 Mar 2024 13:05:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-27 15:17:51.087413
• Title: Hierarchical Light Transformer Ensembles for Multimodal Trajectory Forecasting
• Title（参考訳）: マルチモーダル軌道予測のための階層型光変圧器アンサンブル
• Authors: Adrien Lafage, Mathieu Barbier, Gianni Franchi, David Filliat,
• Abstract要約: 階層型光変圧器アンサンブル(HLT-Ens)という新しい手法を提案する。 HLT-Ensは、新しい階層的損失関数を用いて、トランスフォーマーアーキテクチャのアンサンブルを効率的に訓練する。 我々は、HLT-Ensが最先端の性能レベルを達成し、軌道予測技術を改善するための有望な道を提供することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.16859562933332
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate trajectory forecasting is crucial for the performance of various systems, such as advanced driver-assistance systems and self-driving vehicles. These forecasts allow to anticipate events leading to collisions and, therefore, to mitigate them. Deep Neural Networks have excelled in motion forecasting, but issues like overconfidence and uncertainty quantification persist. Deep Ensembles address these concerns, yet applying them to multimodal distributions remains challenging. In this paper, we propose a novel approach named Hierarchical Light Transformer Ensembles (HLT-Ens), aimed at efficiently training an ensemble of Transformer architectures using a novel hierarchical loss function. HLT-Ens leverages grouped fully connected layers, inspired by grouped convolution techniques, to capture multimodal distributions, effectively. Through extensive experimentation, we demonstrate that HLT-Ens achieves state-of-the-art performance levels, offering a promising avenue for improving trajectory forecasting techniques.
• Abstract（参考訳）: 正確な軌道予測は、先進運転支援システムや自動運転車など、様々なシステムの性能に不可欠である。 これらの予測により、衝突につながる事象を予測でき、従ってそれらを緩和することができる。 ディープニューラルネットワークはモーション予測に優れていますが、過信や不確実性定量化といった問題は継続しています。 ディープ・アンサンブルはこれらの懸念に対処するが、マルチモーダル分布に適用することは依然として困難である。 本稿では,階層型光トランスフォーマー・アンサンブル(HLT-Ens)という新しい手法を提案する。 HLT-Ensは、グループ化された畳み込み技術にインスパイアされた、グループ化された完全に接続された層を利用して、効果的にマルチモーダル分布をキャプチャする。 広汎な実験により,HLT-Ensは最先端の性能レベルを達成し,軌道予測技術を改善するための有望な道を提供することを示した。

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