論文の概要: AD-L-JEPA: Self-Supervised Spatial World Models with Joint Embedding Predictive Architecture for Autonomous Driving with LiDAR Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.04969v1
• Date: Thu, 09 Jan 2025 04:47:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-10 13:58:25.476744
• Title: AD-L-JEPA: Self-Supervised Spatial World Models with Joint Embedding Predictive Architecture for Autonomous Driving with LiDAR Data
• Title（参考訳）: AD-L-JEPA:LiDARデータを用いた自律走行のための予測アーキテクチャを組み込んだ自己監督型空間世界モデル
• Authors: Haoran Zhu, Zhenyuan Dong, Kristi Topollai, Anna Choromanska,
• Abstract要約: 我々は、LiDARデータを用いた自動運転のための新しい自己教師型事前訓練フレームワークAD-L-JEPAを提案する。 本手法は,空間空間モデルと組込み予測アーキテクチャを併用して学習する。 実験により,AD-L-JEPAは自律運転アプリケーションにおける自己指導型事前訓練に有効なアプローチであることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.740094863737019
• License:
• Abstract: As opposed to human drivers, current autonomous driving systems still require vast amounts of labeled data to train. Recently, world models have been proposed to simultaneously enhance autonomous driving capabilities by improving the way these systems understand complex real-world environments and reduce their data demands via self-supervised pre-training. In this paper, we present AD-L-JEPA (aka Autonomous Driving with LiDAR data via a Joint Embedding Predictive Architecture), a novel self-supervised pre-training framework for autonomous driving with LiDAR data that, as opposed to existing methods, is neither generative nor contrastive. Our method learns spatial world models with a joint embedding predictive architecture. Instead of explicitly generating masked unknown regions, our self-supervised world models predict Bird's Eye View (BEV) embeddings to represent the diverse nature of autonomous driving scenes. Our approach furthermore eliminates the need to manually create positive and negative pairs, as is the case in contrastive learning. AD-L-JEPA leads to simpler implementation and enhanced learned representations. We qualitatively and quantitatively demonstrate high-quality of embeddings learned with AD-L-JEPA. We furthermore evaluate the accuracy and label efficiency of AD-L-JEPA on popular downstream tasks such as LiDAR 3D object detection and associated transfer learning. Our experimental evaluation demonstrates that AD-L-JEPA is a plausible approach for self-supervised pre-training in autonomous driving applications and is the best available approach outperforming SOTA, including most recently proposed Occupancy-MAE [1] and ALSO [2]. The source code of AD-L-JEPA is available at https://github.com/HaoranZhuExplorer/AD-L-JEPA-Release.
• Abstract（参考訳）: 人間のドライバーとは対照的に、現在の自動運転システムはトレーニングに大量のラベル付きデータを必要とする。 近年,複雑な実環境の理解方法を改善し,自己指導型事前学習によるデータ要求を減らすことにより,自律運転能力を同時に向上する世界モデルが提案されている。 本稿では,既存の手法とは対照的に,従来の手法とは対照的に,自動走行のための新しい自己指導型事前学習フレームワークであるAD-L-JEPAを提案する。 本手法は,空間空間モデルと組込み予測アーキテクチャを併用して学習する。 私たちの自己監督型世界モデルは、マスクされた未知の領域を明示的に生成する代わりに、自律運転シーンの多様な性質を表すために、バードアイビュー(BEV)の埋め込みを予測します。 さらに,本手法では,対照的な学習の場合のように,手動でポジティブなペアやネガティブなペアを作成する必要がなくなる。 AD-L-JEPAはシンプルな実装と学習表現の強化につながる。 AD-L-JEPAで学習した埋め込みの質を質的に定量的に検証した。 さらに、LiDAR 3Dオブジェクト検出や関連する転送学習などの下流タスクにおけるAD-L-JEPAの精度とラベル効率を評価する。 実験により,AD-L-JEPAは自律運転における自己指導型事前訓練の有効なアプローチであり,最近提案されたOccupancy-MAE [1] および ALSO [2] など,SOTA よりも優れた方法であることが示された。 AD-L-JEPAのソースコードはhttps://github.com/HaoranZhuExplorer/AD-L-JEPA-Releaseで公開されている。

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