論文の概要: DeTra: A Unified Model for Object Detection and Trajectory Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04426v2
• Date: Thu, 13 Jun 2024 12:54:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-14 22:46:45.051417
• Title: DeTra: A Unified Model for Object Detection and Trajectory Forecasting
• Title（参考訳）: DeTra: オブジェクト検出と軌道予測のための統一モデル
• Authors: Sergio Casas, Ben Agro, Jiageng Mao, Thomas Gilles, Alexander Cui, Thomas Li, Raquel Urtasun,
• Abstract要約: 提案手法は,2つのタスクの結合を軌道修正問題として定式化する。 この統合タスクに対処するために、オブジェクトの存在, ポーズ, マルチモーダルな将来の振る舞いを推測する精細化変換器を設計する。 実験では、我々のモデルはArgoverse 2 Sensor and Openデータセットの最先端性よりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.85128937305697
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The tasks of object detection and trajectory forecasting play a crucial role in understanding the scene for autonomous driving. These tasks are typically executed in a cascading manner, making them prone to compounding errors. Furthermore, there is usually a very thin interface between the two tasks, creating a lossy information bottleneck. To address these challenges, our approach formulates the union of the two tasks as a trajectory refinement problem, where the first pose is the detection (current time), and the subsequent poses are the waypoints of the multiple forecasts (future time). To tackle this unified task, we design a refinement transformer that infers the presence, pose, and multi-modal future behaviors of objects directly from LiDAR point clouds and high-definition maps. We call this model DeTra, short for object Detection and Trajectory forecasting. In our experiments, we observe that \ourmodel{} outperforms the state-of-the-art on Argoverse 2 Sensor and Waymo Open Dataset by a large margin, across a broad range of metrics. Last but not least, we perform extensive ablation studies that show the value of refinement for this task, that every proposed component contributes positively to its performance, and that key design choices were made.
• Abstract（参考訳）: 物体検出と軌道予測のタスクは、自律運転のシーンを理解する上で重要な役割を果たす。 これらのタスクは典型的にはカスケード方式で実行され、エラーを複雑にする傾向がある。 さらに、通常は2つのタスクの間に非常に薄いインターフェースがあり、情報のボトルネックが失われます。 これらの課題に対処するため,本手法では,2つのタスクの結合を軌道修正問題として定式化し,第1のポーズが検出(現在時間)、続いて第2のポーズが複数の予測(未来時間)の経路ポイントとなる。 この統合タスクに対処するため、我々は、LiDAR点雲と高精細マップから直接オブジェクトの存在、ポーズ、マルチモーダルな将来の振る舞いを推測する精細化トランスフォーマーを設計する。 我々はこのモデルをデトラと呼び、オブジェクト検出と軌道予測を省略する。 実験では,Argoverse 2 Sensor と Waymo Open Dataset の最先端性能を,幅広い指標で比較した。 最後に、我々は、このタスクの洗練の価値、提案された全てのコンポーネントがそのパフォーマンスに肯定的な貢献をすることを示す広範囲なアブレーション研究を行い、重要な設計選択がなされた。

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