論文の概要: Efficient Motion Prediction: A Lightweight & Accurate Trajectory Prediction Model With Fast Training and Inference Speed

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16154v1
• Date: Tue, 24 Sep 2024 14:58:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-26 05:27:07.039617
• Title: Efficient Motion Prediction: A Lightweight & Accurate Trajectory Prediction Model With Fast Training and Inference Speed
• Title（参考訳）: 効率的な運動予測:高速トレーニングと推論速度を備えた軽量・高精度軌道予測モデル
• Authors: Alexander Prutsch, Horst Bischof, Horst Possegger,
• Abstract要約: 我々は,1つのGPU上で数時間のトレーニングをしながら,競争力の高いベンチマーク結果を実現する,新しい効率的な動き予測モデルを提案する。 その低推論レイテンシは、特に限られたコンピューティングリソースを持つ自律アプリケーションへのデプロイに適している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.27022390372502
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: For efficient and safe autonomous driving, it is essential that autonomous vehicles can predict the motion of other traffic agents. While highly accurate, current motion prediction models often impose significant challenges in terms of training resource requirements and deployment on embedded hardware. We propose a new efficient motion prediction model, which achieves highly competitive benchmark results while training only a few hours on a single GPU. Due to our lightweight architectural choices and the focus on reducing the required training resources, our model can easily be applied to custom datasets. Furthermore, its low inference latency makes it particularly suitable for deployment in autonomous applications with limited computing resources.
• Abstract（参考訳）: 効率的で安全な自動運転を実現するためには、自動運転車が他の交通機関の動きを予測できることが不可欠である。 精度は高いが、現在の動き予測モデルは、しばしばリソース要件のトレーニングや組み込みハードウェアへの展開において重大な課題を課している。 我々は,1つのGPU上で数時間のトレーニングをしながら,競争力の高いベンチマーク結果を実現する,新しい効率的な動き予測モデルを提案する。 軽量なアーキテクチャ選択と、必要なトレーニングリソースの削減に重点を置いているため、私たちのモデルは、カスタムデータセットに簡単に適用できます。 さらに、低推論レイテンシにより、限られたコンピューティングリソースを持つ自律アプリケーションへのデプロイに特に適している。

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